Foundation Models Framework

alloc2025-11-23 17:37

🎯 第一部分：开场和Foundation Models简介

1.1 为什么需要Foundation Models？

业务痛点 vs 解决方案

在相册业务中，我们经常遇到以下问题：

graph TB subgraph "传统方案痛点" P1[搜索体验差
难以用关键词找到照片] P2[分类工作繁琐
手动整理耗时耗力] P3[内容理解不足
无法自动理解照片] P4[个性化推荐缺失
难以推荐相关照片] end subgraph "Foundation Models解决方案" S1[自然语言搜索
去年夏天在海边的照片] S2[智能分类
自动组织照片] S3[内容理解
自动分析照片内容] S4[智能推荐
相似照片推荐] end P1 --> S1 P2 --> S2 P3 --> S3 P4 --> S4 style P1 fill:#FF3B30,color:#fff style P2 fill:#FF3B30,color:#fff style P3 fill:#FF3B30,color:#fff style P4 fill:#FF3B30,color:#fff style S1 fill:#34C759,color:#fff style S2 fill:#34C759,color:#fff style S3 fill:#34C759,color:#fff style S4 fill:#34C759,color:#fff

1.2 什么是Foundation Models Framework

核心定义

  • 官方定义: Apple在iOS 18/macOS 15中引入的原生AI框架，是Apple Intelligence的核心组件
  • 技术定位: 让开发者轻松集成Apple Intelligence的大语言模型能力到应用中
  • 设计理念 :
    • 隐私优先：所有处理都在设备本地完成
    • 开发者友好：简洁的API，易于集成
    • 系统集成：与iOS/macOS深度集成

Foundation Models vs 传统AI模型

graph TB subgraph "传统AI方案" T1[云端服务
需要网络连接] T2[数据上传
需要上传到服务器] T3[高延迟
网络往返延迟] T4[成本计费
按使用量付费] T5[API密钥
需要密钥管理] T6[隐私风险
数据可能泄露] end subgraph "Foundation Models方案" F1[设备端运行
无需网络] F2[数据本地化
不出设备] F3[低延迟
本地处理] F4[零成本
Apple提供] F5[无需密钥
系统集成] F6[隐私保护
完全本地处理] end T1 -.对比.-> F1 T2 -.对比.-> F2 T3 -.对比.-> F3 T4 -.对比.-> F4 T5 -.对比.-> F5 T6 -.对比.-> F6 style T1 fill:#FF3B30,color:#fff style T2 fill:#FF3B30,color:#fff style T3 fill:#FF3B30,color:#fff style T4 fill:#FF3B30,color:#fff style T5 fill:#FF3B30,color:#fff style T6 fill:#FF3B30,color:#fff style F1 fill:#34C759,color:#fff style F2 fill:#34C759,color:#fff style F3 fill:#34C759,color:#fff style F4 fill:#34C759,color:#fff style F5 fill:#34C759,color:#fff style F6 fill:#34C759,color:#fff

对比表格:

特性 传统AI模型 Foundation Models
部署方式 云端服务 设备端运行
网络要求 需要网络连接 无需网络
数据处理 数据上传到服务器 数据完全本地化
延迟 较高（网络往返） 低（本地处理）
成本 按使用量计费 零成本（Apple提供）
API密钥 需要管理 无需API密钥
隐私 数据可能泄露 完全隐私保护

Apple Intelligence 架构概览

graph TB subgraph "应用层" App1[iOS App] App2[macOS App] App3[iPadOS App] end subgraph "Foundation Models Framework" FM1[LanguageModelSession
会话管理] FM2[Tool Protocol
工具协议] FM3[Structured Generation
结构化生成] FM4[SystemLanguageModel
系统语言模型] end subgraph "底层执行层" CoreML[Core ML
模型推理] NeuralEngine[Neural Engine
硬件加速] end subgraph "隐私和安全层" Privacy[隐私保护
设备端处理] Security[数据加密
安全存储] end App1 --> FM1 App2 --> FM1 App3 --> FM1 FM1 --> FM2 FM1 --> FM3 FM1 --> FM4 FM4 --> CoreML CoreML --> NeuralEngine NeuralEngine --> Privacy Privacy --> Security style FM1 fill:#007AFF,color:#fff style FM2 fill:#007AFF,color:#fff style FM3 fill:#007AFF,color:#fff style FM4 fill:#007AFF,color:#fff style CoreML fill:#34C759,color:#fff style NeuralEngine fill:#34C759,color:#fff style Privacy fill:#FF9500,color:#fff style Security fill:#FF9500,color:#fff

关键组件说明:

  1. LanguageModelSession: 会话管理，维护对话上下文
  2. SystemLanguageModel: 系统提供的语言模型
  3. Tool Protocol: 扩展模型能力，连接系统功能
  4. Structured Generation: 类型安全的数据生成

核心能力概览

mindmap root((Foundation Models
核心能力)) 自然语言理解 理解用户查询 生成流畅响应 多轮对话 上下文维护 结构化数据生成 @Generable标记 类型安全 自动解析 易于集成 工具调用 Tool协议 系统功能连接 AI自动判断 多工具协调 流式响应 实时生成 提升体验 长文本支持 多语言支持 10种语言 自动检测 代码切换

1.3 系统要求与兼容性

设备要求详解

⚠️ 重要澄清：关于设备要求的常见混淆

  • 正确理解 ：需要 A17 Pro 芯片及以上
  • 对应设备：iPhone 15 Pro 及以上（因为 iPhone 15 Pro 搭载 A17 Pro 芯片）
  • 常见误解 ：有人误以为需要 "iPhone 17 Pro"，但实际上：
    • iPhone 15 Pro 使用的是 A17 Pro 芯片
    • iPhone 17 Pro 目前还不存在（截至 2024 年，最新是 iPhone 16 系列）
    • 要求是 A17 Pro 芯片，不是 iPhone 17 Pro

完整设备要求列表：

设备类型 具体要求 示例设备
iPhone A17 Pro 芯片及以上 iPhone 15 Pro、iPhone 15 Pro Max、iPhone 16 系列
iPad A17 Pro 芯片或 M1 芯片及以上 iPad Pro (M1/M2/M3)、iPad Air (M1/M2)
Mac Apple Silicon (M 系列) MacBook Air/Pro (M1/M2/M3)、iMac (M1/M2/M3)
Apple Vision Pro 支持 Apple Vision Pro

系统要求：

  • 操作系统: iOS 18.0+ / macOS 15.0+ / iPadOS 18.0+
  • 开发工具: Xcode 16.0+
  • 功能要求: Apple Intelligence 已启用（在系统设置中）

系统要求检查流程

flowchart TD Start([应用启动]) --> CheckOS{检查系统版本
iOS 18+/macOS 15+?} CheckOS -->|否| Error1[系统版本过低
提示升级] CheckOS -->|是| CheckDevice{检查设备
A17 Pro+/M系列?} CheckDevice -->|否| Error2[设备不支持
Apple Intelligence] CheckDevice -->|是| CheckSetting{检查设置
Apple Intelligence已启用?} CheckSetting -->|否| Error3[功能未启用
引导用户开启] CheckSetting -->|是| CheckModel{检查模型可用性
SystemLanguageModel.default} CheckModel -->|可用| Success[可以使用
Foundation Models] CheckModel -->|不可用| Error4[模型不可用
显示原因] Error1 --> End([结束]) Error2 --> End Error3 --> End Error4 --> End Success --> Prewarm[预热模型
可选但推荐] Prewarm --> End style Start fill:#007AFF,color:#fff style CheckOS fill:#5AC8FA,color:#000 style CheckDevice fill:#5AC8FA,color:#000 style CheckSetting fill:#5AC8FA,color:#000 style CheckModel fill:#5AC8FA,color:#000 style Success fill:#34C759,color:#fff style Error1 fill:#FF3B30,color:#fff style Error2 fill:#FF3B30,color:#fff style Error3 fill:#FF3B30,color:#fff style Error4 fill:#FF3B30,color:#fff style Prewarm fill:#FF9500,color:#fff

兼容性检查代码:

swift 复制代码 
import FoundationModels

// 检查模型可用性  
let model = SystemLanguageModel.default  
switch model.availability {  
case .available:  
    // 可以使用Foundation Models  
    print("✅ Foundation Models可用")  
case .unavailable(let reason):  
    // 处理不可用情况  
    print("❌ 模型不可用: \(reason.localizedDescription)")  
}

开发注意事项

graph LR subgraph "开发限制" L1[模拟器限制
必须真机测试] L2[地区限制
部分功能不可用] L3[用户设置
需启用AI功能] end subgraph "解决方案" S1[使用真机测试
iPhone 15 Pro及以上] S2[提供降级方案
功能不可用时] S3[引导用户设置
提示开启步骤] end L1 --> S1 L2 --> S2 L3 --> S3 style L1 fill:#FF3B30,color:#fff style L2 fill:#FF3B30,color:#fff style L3 fill:#FF3B30,color:#fff style S1 fill:#34C759,color:#fff style S2 fill:#34C759,color:#fff style S3 fill:#34C759,color:#fff

1.4 应用场景概览

在相册业务中的应用场景

graph TD subgraph "智能照片分析" A1[自动生成描述] A2[识别内容] A3[质量评分] end subgraph "自然语言搜索" B1[时间搜索
去年夏天] B2[地点搜索
在海边] B3[人物搜索
包含女朋友] end subgraph "智能分类" C1[时间分类] C2[地点分类] C3[主题分类] C4[人物分类] end subgraph "视频理解" D1[视频摘要] D2[关键时刻] D3[封面生成] end subgraph "智能推荐" E1[相似照片] E2[相关回忆] E3[个性化推荐] end subgraph "相册管理" F1[清理建议] F2[存储优化] F3[相册整理] end style A1 fill:#007AFF,color:#fff style A2 fill:#007AFF,color:#fff style A3 fill:#007AFF,color:#fff style B1 fill:#34C759,color:#fff style B2 fill:#34C759,color:#fff style B3 fill:#34C759,color:#fff style C1 fill:#FF9500,color:#fff style C2 fill:#FF9500,color:#fff style C3 fill:#FF9500,color:#fff style C4 fill:#FF9500,color:#fff style D1 fill:#5AC8FA,color:#000 style D2 fill:#5AC8FA,color:#000 style D3 fill:#5AC8FA,color:#000 style E1 fill:#AF52DE,color:#fff style E2 fill:#AF52DE,color:#fff style E3 fill:#AF52DE,color:#fff style F1 fill:#FF2D55,color:#fff style F2 fill:#FF2D55,color:#fff style F3 fill:#FF2D55,color:#fff

1.5 与其他AI框架的对比

Foundation Models vs Core ML vs OpenAI API

graph TB subgraph "Core ML" CM1[通用ML框架] CM2[需要训练模型] CM3[底层API] CM4[各种ML任务] end subgraph "Foundation Models" FM1[专用语言模型] FM2[Apple预训练] FM3[高级API] FM4[NLP任务] end subgraph "OpenAI API" OA1[云端服务] OA2[需要网络] OA3[需要密钥] OA4[付费使用] end style CM1 fill:#FF9500,color:#fff style CM2 fill:#FF9500,color:#fff style CM3 fill:#FF9500,color:#fff style CM4 fill:#FF9500,color:#fff style FM1 fill:#34C759,color:#fff style FM2 fill:#34C759,color:#fff style FM3 fill:#34C759,color:#fff style FM4 fill:#34C759,color:#fff style OA1 fill:#FF3B30,color:#fff style OA2 fill:#FF3B30,color:#fff style OA3 fill:#FF3B30,color:#fff style OA4 fill:#FF3B30,color:#fff

对比表格:

特性 Core ML Foundation Models OpenAI API
定位 通用ML框架 专用语言模型 云端AI服务
模型来源 需要自己训练/转换 Apple预训练 OpenAI提供
API级别 底层 高级 高级
适用任务 各种ML任务 NLP任务 NLP任务
部署方式 设备端 设备端 云端
网络需求 无需 无需 需要
成本 免费 免费 付费

1.6 设计哲学与最佳实践

Apple的设计哲学

graph LR subgraph "设计理念" P1[隐私优先
设备端处理] P2[开发者友好
简洁API] P3[系统集成
深度集成] P4[性能优化
Neural Engine] end subgraph "最佳实践" B1[检查可用性] B2[错误处理] B3[降级方案] B4[上下文管理] B5[流式响应] end P1 --> B1 P2 --> B2 P3 --> B3 P4 --> B4 P4 --> B5 style P1 fill:#007AFF,color:#fff style P2 fill:#34C759,color:#fff style P3 fill:#FF9500,color:#fff style P4 fill:#5AC8FA,color:#000 style B1 fill:#AF52DE,color:#fff style B2 fill:#AF52DE,color:#fff style B3 fill:#AF52DE,color:#fff style B4 fill:#AF52DE,color:#fff style B5 fill:#AF52DE,color:#fff

🔧 第二部分：核心API快速上手

2.1 LanguageModelSession - 会话管理

基础使用流程

sequenceDiagram participant App as 应用程序 participant Session as LanguageModelSession participant Model as SystemLanguageModel App->>Session: 创建会话 Session->>Model: 检查可用性 Model-->>Session: 返回可用状态 App->>Session: sendMessage("生成标题") Session->>Model: 发送请求 Model-->>Session: 返回响应 Session-->>App: 返回content Note over App,Model: 会话自动维护上下文

代码示例:

swift 复制代码 
import FoundationModels

// 创建会话  
let session = LanguageModelSession()

// 单轮对话  
let response = try await session.respond(  
    to: "生成一个旅行博客的标题"  
)  
print(response.content)

// 多轮对话 - 会话自动维护上下文  
let response1 = try await session.respond(to: "我喜欢摄影")  
let response2 = try await session.respond(to: "推荐一些拍摄技巧")  
// AI会记住之前说喜欢摄影

自定义指令（Instructions）

swift 复制代码 
let session = LanguageModelSession(  
    instructions: Instructions("""  
        你是一个专业的摄影助手，擅长：  
        1. 分析照片和提供拍摄建议  
        2. 识别照片内容和场景  
        3. 提供构图和光线建议  
    """)  
)

2.2 流式响应

流式响应工作流程

sequenceDiagram participant UI as UI界面 participant Session as LanguageModelSession participant Model as 语言模型 UI->>Session: streamResponse("分析照片") Session->>Model: 开始生成 loop 流式生成 Model-->>Session: 生成部分文本 Session-->>UI: 返回partialText UI->>UI: 实时更新UI end Model-->>Session: 生成完成 Session-->>UI: 流结束

代码示例:

swift 复制代码 
let stream = session.streamResponse(to: "分析照片")

for try await partialText in stream {  
    updateUI(with: partialText) // 实时更新UI  
}

应用场景: 聊天界面、长文本生成

2.3 结构化数据生成（@Generable）

结构化生成流程

graph LR A[定义数据模型
@Generable] --> B[生成Prompt
包含字段描述] B --> C[AI理解需求
基于@Guide] C --> D[生成结构化数据
类型安全] D --> E[自动解析
返回结果] style A fill:#007AFF,color:#fff style B fill:#5AC8FA,color:#000 style C fill:#FF9500,color:#fff style D fill:#34C759,color:#fff style E fill:#AF52DE,color:#fff

定义数据模型:

swift 复制代码 
@Generable  
struct PhotoAnalysis {  
    @Guide(description: "照片的主题或主要内容")  
    let subject: String  
      
    @Guide(description: "照片的情感色彩：positive, neutral, negative")  
    let mood: PhotoMood  
      
    @Guide(description: "照片的拍摄场景：indoor, outdoor, portrait, landscape等")  
    let scene: String  
      
    @Guide(description: "照片质量评分，1-10分")  
    let qualityScore: Int  
      
    @Guide(description: "照片的关键词标签")  
    let tags: [String]  
      
    @Guide(description: "改进建议")  
    let suggestions: [String]  
}

enum PhotoMood: String, Codable {  
    case positive, neutral, negative  
}

使用结构化生成:

swift 复制代码 
let session = LanguageModelSession()  
let analysis = try await session.respond(  
    to: "分析这张照片：\(photoDescription)",  
    generating: PhotoAnalysis.self  
)

print("主题: \(analysis.content.subject)")  
print("质量评分: \(analysis.content.qualityScore)")  
print("标签: \(analysis.content.tags.joined(separator: ", "))")

优势:

  • ✅ 类型安全
  • ✅ 自动解析
  • ✅ 易于集成到现有代码

⚠️ Schema 开销注意 : 使用 @Generable 时，每个属性约增加 30 tokens 的开销。在设计复杂的数据结构时，需要考虑这个开销对上下文窗口的影响。

2.4 工具调用（Tool Calling）- 核心概念

Tool协议结构

classDiagram class Tool { <> +String name +String description +GenerationSchema parameters +call(Arguments) Output } class PhotoSearchTool { +String name +String description +call(Arguments) Output } class PhotoAnalysisTool { +String name +String description +call(Arguments) Output } Tool <|.. PhotoSearchTool Tool <|.. PhotoAnalysisTool note for Tool "关键特性:\n- name: 工具标识符\n- description: AI判断何时使用\n- parameters: 定义参数结构\n- call: 工具执行方法"

Tool协议定义:

swift 复制代码 
protocol Tool<Arguments, Output> : Sendable {  
    var name: String { get }  
    var description: String { get }  
    var parameters: GenerationSchema { get }  
    func call(arguments: Arguments) async throws -> Output  
}

基础Tool实现示例

swift 复制代码 
struct PhotoSearchTool: Tool {  
    let name = "searchPhotos"  
    let description = "根据关键词搜索相册中的照片"  
      
    @Generable  
    struct Arguments {  
        @Guide(description: "搜索关键词")  
        var keyword: String  
    }  
      
    func call(arguments: Arguments) async throws -> some PromptRepresentable {  
        let photos = await searchPhotos(keyword: arguments.keyword)  
        return GeneratedContent(properties: [  
            "count": photos.count,  
            "photos": photos.map { $0.toDict() }  
        ])  
    }  
}

工具调用工作机制

flowchart TD Start([用户输入:
找一下去年夏天在海边的照片]) --> Step1[1. AI理解用户意图
分析查询内容] Step1 --> Step2[2. 匹配工具描述
PhotoSearchTool description] Step2 --> Step3[3. 生成参数
keyword: 海边
timeRange: 去年夏天] Step3 --> Step4[4. 执行工具
PhotoSearchTool.call] Step4 --> Step5[5. 获取结果
返回照片列表] Step5 --> Step6[6. 生成最终响应
我找到了5张照片...] Step6 --> End([返回给用户]) style Start fill:#007AFF,color:#fff style Step1 fill:#5AC8FA,color:#000 style Step2 fill:#5AC8FA,color:#000 style Step3 fill:#FF9500,color:#fff style Step4 fill:#FF9500,color:#fff style Step5 fill:#34C759,color:#fff style Step6 fill:#34C759,color:#fff style End fill:#007AFF,color:#fff

示例流程:

ini 复制代码 
用户: "找一下去年夏天在海边的照片"  
→ AI识别: 搜索照片  
→ 匹配工具: PhotoSearchTool  
→ 提取参数: keyword="海边", timeRange="去年夏天"  
→ 调用工具 → 返回结果

多工具协调

flowchart LR User([用户请求:
找照片+分析+创建相册]) --> AI[AI分析请求] AI --> Tool1[PhotoSearchTool
搜索照片] Tool1 --> Result1[照片列表] Result1 --> Tool2[PhotoAnalysisTool
分析内容] Tool2 --> Result2[分析结果] Result2 --> Tool3[AlbumCreationTool
创建相册] Tool3 --> Result3[相册创建成功] Result3 --> Response[AI生成最终响应] style User fill:#007AFF,color:#fff style AI fill:#5AC8FA,color:#000 style Tool1 fill:#FF9500,color:#fff style Tool2 fill:#FF9500,color:#fff style Tool3 fill:#FF9500,color:#fff style Response fill:#34C759,color:#fff

使用示例:

swift 复制代码 
let session = LanguageModelSession(  
    tools: [PhotoSearchTool(), PhotoAnalysisTool(), AlbumCreationTool()],  
    instructions: Instructions("你是智能相册助手")  
)

// AI自动判断何时调用工具  
let response = try await session.respond(  
    to: "找去年夏天在海边的照片，分析内容，创建相册"  
)

Tool Calling最佳实践

mindmap root((Tool Calling
最佳实践)) 清晰的工具描述 AI判断依据 描述要准确 包含使用场景 详细的参数Guide 帮助AI理解 明确参数含义 提供示例 结构化的返回结果 便于AI处理 统一的格式 包含必要信息 完善的错误处理 友好的错误信息 异常情况处理 降级方案 单一职责原则 一个工具一件事 避免功能耦合 易于维护

📸 第三部分：相册业务应用场景

3.1 智能照片分析

场景1: 自动生成照片描述

数据模型定义:

swift 复制代码 
@Generable  
struct PhotoDescription {  
    @Guide(description: "照片的简短描述，50字以内")  
    let shortDescription: String  
      
    @Guide(description: "详细描述，包含人物、场景、活动等")  
    let detailedDescription: String  
      
    @Guide(description: "建议的相册分类")  
    let suggestedAlbum: String  
      
    @Guide(description: "照片的情感价值：high, medium, low")  
    let emotionalValue: String  
}

实现流程:

sequenceDiagram participant User as 用户 participant ViewModel as PhotoAnalysisViewModel participant Session as LanguageModelSession participant AI as Foundation Models User->>ViewModel: 选择照片 ViewModel->>ViewModel: 获取照片元数据 ViewModel->>Session: 生成分析Prompt Session->>AI: 发送请求 AI->>AI: 分析照片内容 AI-->>Session: 返回结构化数据 Session-->>ViewModel: PhotoDescription ViewModel->>ViewModel: 更新UI状态 ViewModel-->>User: 显示分析结果

ViewModel实现:

swift 复制代码 
@Observable  
class PhotoAnalysisViewModel {  
    private let session = LanguageModelSession(  
        instructions: Instructions(  
            "你是一个专业的照片分析助手，擅长分析照片内容并生成有意义的描述。"  
        )  
    )  
      
    func analyzePhoto(_ photo: Photo) async throws -> PhotoDescription {  
        let metadata = photo.metadata  
          
        let prompt = """  
            分析这张照片：  
            - 拍摄时间: \(metadata.date)  
            - 拍摄地点: \(metadata.location ?? "未知")  
            - EXIF信息: \(metadata.exifInfo)  
              
            请生成详细的照片描述和分类建议。  
        """  
          
        let response = try await session.respond(  
            to: Prompt(prompt),  
            generating: PhotoDescription.self  
        )  
          
        return response.content  
    }  
}

场景2: 智能相册分类

分类流程图:

flowchart TD Start([多张照片]) --> Extract[提取照片信息
时间、地点、描述等] Extract --> Build[构建Prompt
包含所有照片信息] Build --> AI[AI分析
识别共同特征] AI --> Classify{分类标准} Classify --> Time[时间相关性] Classify --> Location[地点相关性] Classify --> Theme[主题相关性] Classify --> People[人物相关性] Time --> Result[生成相册建议] Location --> Result Theme --> Result People --> Result Result --> End([返回AlbumSuggestion列表]) style Start fill:#007AFF,color:#fff style Extract fill:#5AC8FA,color:#000 style Build fill:#5AC8FA,color:#000 style AI fill:#FF9500,color:#fff style Result fill:#34C759,color:#fff style End fill:#007AFF,color:#fff

代码实现:

swift 复制代码 
@Generable  
struct AlbumSuggestion {  
    @Guide(description: "建议的相册名称")  
    let albumName: String  
      
    @Guide(description: "相册描述")  
    let description: String  
      
    @Guide(description: "应该包含的照片ID列表")  
    let photoIds: [String]  
      
    @Guide(description: "分类理由")  
    let reasoning: String  
}

func suggestAlbums(for photos: [Photo]) async throws -> [AlbumSuggestion] {  
    let session = LanguageModelSession()  
      
    let photoDescriptions = photos.map { photo in  
        "照片\(photo.id): \(photo.description ?? "无描述") - \(photo.date)"  
    }.joined(separator: "\n")  
      
    let prompt = """  
        分析以下照片，建议如何将它们组织成相册：  
          
        \(photoDescriptions)  
          
        请考虑：  
        1. 时间相关性  
        2. 地点相关性  
        3. 主题相关性  
        4. 人物相关性  
    """  
      
    let response = try await session.respond(  
        to: Prompt(prompt),  
        generating: [AlbumSuggestion].self  
    )  
      
    return response.content  
}

3.2 智能搜索和推荐

场景3: 自然语言搜索

搜索工作流程:

flowchart TD User([用户输入:
去年夏天在海边拍的照片]) --> Parse[AI解析查询
提取关键词] Parse --> Extract[提取信息
时间: 去年夏天
地点: 海边
人物: 可选] Extract --> Tool[调用PhotoSearchTool
searchPhotos] Tool --> Search[执行搜索
匹配条件] Search --> Filter[筛选结果
按相似度排序] Filter --> Result[返回照片列表] Result --> Display[展示给用户] style User fill:#007AFF,color:#fff style Parse fill:#5AC8FA,color:#000 style Extract fill:#5AC8FA,color:#000 style Tool fill:#FF9500,color:#fff style Search fill:#FF9500,color:#fff style Filter fill:#34C759,color:#fff style Result fill:#34C759,color:#fff style Display fill:#007AFF,color:#fff

Tool实现:

swift 复制代码 
struct PhotoSearchTool: Tool {  
    let name = "searchPhotos"  
    let description = "在相册中搜索照片，支持自然语言查询"  
      
    @Generable  
    struct Arguments {  
        @Guide(description: "搜索查询，如'去年夏天在海边的照片'、'包含我妈妈的照片'")  
        var query: String  
    }  
      
    func call(arguments: Arguments) async throws -> some PromptRepresentable {  
        // 解析自然语言查询  
        let searchCriteria = parseNaturalLanguageQuery(arguments.query)  
          
        // 执行搜索  
        let results = await performPhotoSearch(criteria: searchCriteria)  
          
        return GeneratedContent(properties: [  
            "count": results.count,  
            "photos": results.map { $0.toDictionary() }  
        ])  
    }  
      
    private func parseNaturalLanguageQuery(_ query: String) -> SearchCriteria {  
        // 使用Foundation Models解析查询  
        // 提取：时间、地点、人物、关键词等  
    }  
}

// 使用示例  
let session = LanguageModelSession(tools: [PhotoSearchTool()])  
let response = try await session.respond(  
    to: "帮我找一下去年夏天在海边拍的照片，要包含我女朋友的"  
)

场景4: 智能推荐相似照片

推荐算法流程:

graph TD Target[目标照片] --> Extract[提取特征
描述、地点、时间、人物、标签] Extract --> Compare[与相册中其他照片
进行特征比较] Compare --> Score[计算相似度评分
多维度加权] Score --> Sort[按相似度排序] Sort --> Filter[筛选Top 5] Filter --> Result[生成推荐结果
包含相似原因] style Target fill:#007AFF,color:#fff style Extract fill:#5AC8FA,color:#000 style Compare fill:#FF9500,color:#fff style Score fill:#FF9500,color:#fff style Sort fill:#34C759,color:#fff style Filter fill:#34C759,color:#fff style Result fill:#007AFF,color:#fff

代码实现:

swift 复制代码 
@Generable  
struct SimilarPhotoRecommendation {  
    @Guide(description: "推荐的照片ID")  
    let photoId: String  
      
    @Guide(description: "相似度评分，1-10分")  
    let similarityScore: Int  
      
    @Guide(description: "相似的原因")  
    let reason: String  
}

func findSimilarPhotos(to targetPhoto: Photo) async throws -> [SimilarPhotoRecommendation] {  
    let session = LanguageModelSession()  
      
    let prompt = """  
        基于以下照片特征，推荐相似的照片：  
          
        目标照片:  
        - 描述: \(targetPhoto.description ?? "无")  
        - 地点: \(targetPhoto.location ?? "未知")  
        - 时间: \(targetPhoto.date)  
        - 人物: \(targetPhoto.people.joined(separator: ", "))  
        - 标签: \(targetPhoto.tags.joined(separator: ", "))  
          
        请从用户相册中推荐5张最相似的照片。  
    """  
      
    let response = try await session.respond(  
        to: Prompt(prompt),  
        generating: [SimilarPhotoRecommendation].self  
    )  
      
    return response.content  
}

3.3 视频内容理解

场景5: 视频摘要生成

视频分析流程:

flowchart TD Video[视频文件] --> Metadata[提取元数据
时长、时间、地点] Metadata --> KeyFrames[提取关键帧
描述关键画面] KeyFrames --> Build[构建Prompt
包含所有信息] Build --> AI[AI分析
理解视频内容] AI --> Summary[生成摘要
简短描述] AI --> Moments[提取关键时刻
时间戳+描述] AI --> Theme[识别主题] AI --> Thumbnail[建议封面时间] Summary --> Result[返回VideoSummary] Moments --> Result Theme --> Result Thumbnail --> Result style Video fill:#007AFF,color:#fff style Metadata fill:#5AC8FA,color:#000 style KeyFrames fill:#5AC8FA,color:#000 style Build fill:#5AC8FA,color:#000 style AI fill:#FF9500,color:#fff style Result fill:#34C759,color:#fff

数据模型:

swift 复制代码 
@Generable  
struct VideoSummary {  
    @Guide(description: "视频的简短摘要，100字以内")  
    let summary: String  
      
    @Guide(description: "视频的关键时刻时间戳列表")  
    let keyMoments: [KeyMoment]  
      
    @Guide(description: "视频的主题")  
    let theme: String  
      
    @Guide(description: "建议的封面帧时间")  
    let suggestedThumbnailTime: Double  
}

@Generable  
struct KeyMoment {  
    @Guide(description: "时刻的时间戳（秒）")  
    let timestamp: Double  
      
    @Guide(description: "时刻的描述")  
    let description: String  
      
    @Guide(description: "重要性评分，1-10")  
    let importance: Int  
}

3.4 智能相册管理

场景6: 自动整理和清理建议

清理建议流程:

flowchart TD Photos[照片列表] --> Analyze[分析每张照片
质量、大小、日期、描述] Analyze --> Criteria[应用清理标准
模糊、重复、低质量、临时] Criteria --> Score[计算清理优先级
综合评分] Score --> Sort[按优先级排序] Sort --> Suggest[生成清理建议
包含原因和空间] Suggest --> Result[返回CleanupSuggestion] style Photos fill:#007AFF,color:#fff style Analyze fill:#5AC8FA,color:#000 style Criteria fill:#FF9500,color:#fff style Score fill:#FF9500,color:#fff style Sort fill:#34C759,color:#fff style Suggest fill:#34C759,color:#fff style Result fill:#007AFF,color:#fff

代码实现:

swift 复制代码 
@Generable  
struct CleanupSuggestion {  
    @Guide(description: "建议删除的照片ID列表")  
    let photosToDelete: [String]  
      
    @Guide(description: "删除原因")  
    let reason: String  
      
    @Guide(description: "预计可释放的存储空间（MB）")  
    let spaceToFree: Double  
}

func suggestCleanup(for photos: [Photo]) async throws -> CleanupSuggestion {  
    let session = LanguageModelSession(  
        instructions: Instructions(  
            "你是一个相册管理助手，帮助用户清理重复、模糊或低质量的照片。"  
        )  
    )  
      
    let photoList = photos.map { photo in  
        """  
        照片\(photo.id):  
        - 大小: \(photo.fileSize)MB  
        - 质量: \(photo.qualityScore)/10  
        - 日期: \(photo.date)  
        - 描述: \(photo.description ?? "无")  
        """  
    }.joined(separator: "\n\n")  
      
    let prompt = """  
        分析以下照片，建议哪些可以删除以释放存储空间：  
          
        \(photoList)  
          
        考虑因素：  
        1. 照片质量（模糊、过曝、欠曝）  
        2. 重复照片  
        3. 截图和临时照片  
        4. 用户可能不需要的照片  
    """  
      
    let response = try await session.respond(  
        to: Prompt(prompt),  
        generating: CleanupSuggestion.self  
    )  
      
    return response.content  
}

💡 第四部分：实际编码实践和最佳实践

4.1 从零开始：实际开发流程

flowchart TD Start([开始集成Foundation Models]) --> Step1[步骤1: 检查模型可用性
SystemLanguageModel.default] Step1 --> Check{模型可用?} Check -->|否| Error[显示错误提示
提供降级方案] Check -->|是| Step2[步骤2: 创建Session管理器
PhotoAISessionManager] Step2 --> Step3[步骤3: 集成到ViewModel
PhotoAnalysisViewModel] Step3 --> Step4[步骤4: 在SwiftUI中使用
PhotoAnalysisView] Step4 --> Success([完成集成]) Error --> End([结束]) Success --> End style Start fill:#007AFF,color:#fff style Step1 fill:#5AC8FA,color:#000 style Step2 fill:#5AC8FA,color:#000 style Step3 fill:#5AC8FA,color:#000 style Step4 fill:#5AC8FA,color:#000 style Check fill:#FF9500,color:#fff style Error fill:#FF3B30,color:#fff style Success fill:#34C759,color:#fff

步骤1: 检查模型可用性

swift 复制代码 
import FoundationModels

class FoundationModelsManager {  
    static let shared = FoundationModelsManager()  
      
    private init() {}  
      
    /// 检查Foundation Models是否可用  
    func checkAvailability() -> (available: Bool, reason: String?) {  
        let model = SystemLanguageModel.default  
        switch model.availability {  
        case .available:  
            return (true, nil)  
        case .unavailable(let reason):  
            return (false, reason.localizedDescription)  
        }  
    }  
      
    /// 在应用启动时检查并预热  
    func setup() async {  
        let (available, reason) = checkAvailability()  
        if !available {  
            print("⚠️ Foundation Models不可用: \(reason ?? "未知原因")")  
            return  
        }  
          
        // 预热模型（可选，但推荐）  
        await prewarmModel()  
    }  
      
    private func prewarmModel() async {  
        let session = LanguageModelSession()  
        do {  
            _ = try await session.respond(to: "Hello")  
            print("✅ Foundation Models预热成功")  
        } catch {  
            print("⚠️ 模型预热失败: \(error)")  
        }  
    }  
}

// 在App启动时调用  
@main  
struct MyApp: App {  
    init() {  
        Task {  
            await FoundationModelsManager.shared.setup()  
        }  
    }  
}

步骤2: 创建可复用的Session管理器

classDiagram class PhotoAISessionManager { -LanguageModelSession session -[Tool] tools +sendMessage(String) String +streamMessage(String) AsyncStream +generateStructured(T) T +reset() } class LanguageModelSession { +respond(Prompt) Response +streamResponse(Prompt) AsyncStream +transcript Transcript } class PhotoSearchTool { +name: String +description: String +call(Arguments) Output } class PhotoAnalysisTool { +name: String +description: String +call(Arguments) Output } PhotoAISessionManager --> LanguageModelSession PhotoAISessionManager --> PhotoSearchTool PhotoAISessionManager --> PhotoAnalysisTool

完整实现:

swift 复制代码 
import FoundationModels  
import Observation

@Observable  
class PhotoAISessionManager {  
    private(set) var session: LanguageModelSession  
    private let tools: [any Tool]  
      
    init() {  
        self.tools = [  
            PhotoSearchTool(),  
            PhotoAnalysisTool(),  
            AlbumCreationTool()  
        ]  
          
        self.session = LanguageModelSession(  
            tools: tools,  
            instructions: Instructions("""  
                你是一个智能相册助手，可以帮助用户：  
                1. 搜索照片（使用searchPhotos工具）  
                2. 分析照片内容（使用analyzePhoto工具）  
                3. 创建相册（使用createAlbum工具）  
                  
                始终用友好、自然的方式与用户交流。  
            """)  
        )  
    }  
      
    func sendMessage(_ message: String) async throws -> String {  
        let response = try await session.respond(to: Prompt(message))  
        return response.content  
    }  
      
    func streamMessage(_ message: String) -> AsyncThrowingStream<String, Error> {  
        AsyncThrowingStream { continuation in  
            Task {  
                do {  
                    let stream = session.streamResponse(to: Prompt(message))  
                    for try await partialText in stream {  
                        continuation.yield(partialText)  
                    }  
                    continuation.finish()  
                } catch {  
                    continuation.finish(throwing: error)  
                }  
            }  
        }  
    }  
      
    func generateStructured<T: Generable>(  
        prompt: String,  
        type: T.Type  
    ) async throws -> T {  
        let response = try await session.respond(  
            to: Prompt(prompt),  
            generating: type  
        )  
        return response.content  
    }  
      
    func reset() {  
        self.session = LanguageModelSession(  
            tools: tools,  
            instructions: Instructions("你是一个智能相册助手")  
        )  
    }  
}

步骤3: 集成到ViewModel

flowchart TB subgraph "View Layer" View[PhotoAnalysisView
SwiftUI View] end subgraph "ViewModel Layer" ViewModel[PhotoAnalysisViewModel
@Observable] SessionManager[PhotoAISessionManager] end subgraph "Model Layer" Model[Photo Model] FoundationModels[Foundation Models] end View -->|@State| ViewModel ViewModel -->|调用| SessionManager SessionManager -->|使用| FoundationModels ViewModel -->|操作| Model Model -->|更新| ViewModel ViewModel -->|通知| View style View fill:#007AFF,color:#fff style ViewModel fill:#5AC8FA,color:#000 style SessionManager fill:#FF9500,color:#fff style Model fill:#34C759,color:#fff style FoundationModels fill:#FF3B30,color:#fff

ViewModel实现:

swift 复制代码 
@Observable  
class PhotoAnalysisViewModel {  
    private let sessionManager = PhotoAISessionManager()  
      
    var isLoading = false  
    var errorMessage: String?  
    var analysisResult: PhotoDescription?  
    var streamingText = ""  
      
    func analyzePhoto(_ photo: Photo) async {  
        isLoading = true  
        errorMessage = nil  
          
        do {  
            let metadata = photo.metadata  
            let prompt = """  
                分析这张照片：  
                - 时间: \(metadata.date)  
                - 地点: \(metadata.location ?? "未知")  
                - EXIF: \(metadata.exifInfo)  
                  
                请生成详细的照片描述和分类建议。  
            """  
              
            let result = try await sessionManager.generateStructured(  
                prompt: prompt,  
                type: PhotoDescription.self  
            )  
              
            await MainActor.run {  
                self.analysisResult = result  
                self.isLoading = false  
            }  
        } catch {  
            await MainActor.run {  
                self.errorMessage = handleError(error)  
                self.isLoading = false  
            }  
        }  
    }  
      
    func analyzePhotoWithStreaming(_ photo: Photo) async {  
        isLoading = true  
        streamingText = ""  
        errorMessage = nil  
          
        do {  
            let metadata = photo.metadata  
            let prompt = """  
                分析这张照片：  
                - 时间: \(metadata.date)  
                - 地点: \(metadata.location ?? "未知")  
                  
                请详细分析照片内容。  
            """  
              
            for try await partialText in sessionManager.streamMessage(prompt) {  
                await MainActor.run {  
                    self.streamingText += partialText  
                }  
            }  
              
            await MainActor.run {  
                self.isLoading = false  
            }  
        } catch {  
            await MainActor.run {  
                self.errorMessage = handleError(error)  
                self.isLoading = false  
            }  
        }  
    }  
      
    private func handleError(_ error: Error) -> String {  
        if let generationError = error as? LanguageModelSession.GenerationError {  
            switch generationError {  
            case .exceededContextWindowSize:  
                return "对话内容过长，请清理历史记录"  
            default:  
                return "生成失败: \(generationError.localizedDescription)"  
            }  
        }  
        return "错误: \(error.localizedDescription)"  
    }  
}

步骤4: 在SwiftUI中使用

swift 复制代码 
import SwiftUI

struct PhotoAnalysisView: View {  
    @State private var viewModel = PhotoAnalysisViewModel()  
    @State private var selectedPhoto: Photo?  
      
    var body: some View {  
        VStack {  
            if viewModel.isLoading {  
                ProgressView("分析中...")  
                    .padding()  
            }  
              
            if let error = viewModel.errorMessage {  
                Text("错误: \(error)")  
                    .foregroundColor(.red)  
                    .padding()  
            }  
              
            if let result = viewModel.analysisResult {  
                VStack(alignment: .leading, spacing: 12) {  
                    Text("主题: \(result.subject)")  
                    Text("质量评分: \(result.qualityScore)/10")  
                    Text("标签: \(result.tags.joined(separator: ", "))")  
                }  
                .padding()  
            }  
              
            if !viewModel.streamingText.isEmpty {  
                ScrollView {  
                    Text(viewModel.streamingText)  
                        .padding()  
                }  
            }  
              
            Button("分析照片") {  
                if let photo = selectedPhoto {  
                    Task {  
                        await viewModel.analyzePhoto(photo)  
                    }  
                }  
            }  
            .disabled(viewModel.isLoading || selectedPhoto == nil)  
        }  
    }  
}

4.2 性能优化实践

内存消耗与性能特征

实际内存占用:

根据实际测试，Foundation Models 在运行时的内存消耗包括：

组件 内存占用 说明
模型权重 ~750MB 3B 参数 × 2-bit 量化
KV Cache ~300-600MB 8-bit 量化，37.5% 减少优化
框架开销 ~100-200MB 系统框架和运行时开销
总计 ~1.0-1.5GB 实际运行时内存占用

内存管理建议:

  • 在内存受限的设备上，需要仔细考虑何时加载和释放 session
  • 好消息是苹果做了很多优化，比如 KV cache 的 8-bit 量化和 37.5% 的 block sharing 减少
  • base 模型本身似乎在不用时也会自动 unload

性能特征:

场景 iPhone M2 Pro 说明
单 session 10-30 tokens/s ~30 tokens/s 正常性能
3 个并发 session 每个约 1 token/s 每个约 1 token/s ⚠️ 严重性能下降

⚠️ 并发性能警告: 多 session 并发会严重影响性能，从 10-30 tokens/s 骤降至约 1 token/s。苹果只考虑了单 session 的使用场景。

推荐做法 : 全局管理一个 session，使用队列串行访问，避免任何并发 session。

swift 复制代码 
// ✅ 推荐：使用队列管理请求  
actor SessionManager {  
    private let session = LanguageModelSession()  
    private var requestQueue: [AIRequest] = []  
      
    func processRequest(_ request: AIRequest) async -> AIResponse {  
        // 串行处理，不要并发  
        // 使用队列确保同一时间只有一个请求在使用 session  
    }  
}

上下文窗口管理

⚠️ 重要限制 : 虽然苹果提到模型训练时支持最高 65K tokens 的上下文，但实际部署到用户设备上的硬限制是 4096 tokens。这对于一般的对话场景，大约能支持 10-20 轮对话。

flowchart TD Start([开始对话]) --> Check{Token使用量
检查} Check -->|小于80%| Normal[正常使用] Check -->|达到80%| Clean[清理旧对话] Normal --> Continue[继续对话] Clean --> Keep[保留最近对话
约3000 tokens] Keep --> Continue Continue --> Check style Start fill:#007AFF,color:#fff style Check fill:#FF9500,color:#fff style Normal fill:#34C759,color:#fff style Clean fill:#FF3B30,color:#fff style Keep fill:#5AC8FA,color:#000

实现代码:

swift 复制代码 
class OptimizedChatViewModel: ObservableObject {  
    // ⚠️ 实际限制是 4096 tokens，不是 65K  
    private let maxTokens = 4096  
    private let windowThreshold = 0.8 // 80%时开始清理  
    private let targetWindowSize = 3000 // 目标窗口大小（保留一些余量）  
      
    private(set) var session: LanguageModelSession  
      
    init() {  
        self.session = LanguageModelSession()  
    }  
      
    private func shouldApplySlidingWindow() -> Bool {  
        let currentTokens = session.transcript.estimatedTokenCount  
        let ratio = Double(currentTokens) / Double(maxTokens)  
        return ratio >= windowThreshold  
    }  
      
    @MainActor  
    private func applySlidingWindow() async {  
        let recentEntries = session.transcript.entriesWithinTokenBudget(  
            targetWindowSize: targetWindowSize  
        )  
          
        var finalEntries = recentEntries  
        if let instructions = session.transcript.first(where: {  
            if case .instructions = $0 { return true }  
            return false  
        }) {  
            if !finalEntries.contains(where: { $0.id == instructions.id }) {  
                finalEntries.insert(instructions, at: 0)  
            }  
        }  
          
        session = LanguageModelSession(  
            transcript: Transcript(entries: finalEntries)  
        )  
    }  
      
    @MainActor  
    func sendMessage(_ message: String) async throws {  
        if shouldApplySlidingWindow() {  
            await applySlidingWindow()  
        }  
          
        let stream = session.streamResponse(to: Prompt(message))  
        for try await _ in stream {  
            // 流式响应自动更新transcript  
        }  
    }  
}

预加载和预热（Prewarming）

预热（Prewarming） 是在用户发出请求之前，提前加载和初始化设备上的语言模型，从而减少初始延迟的关键优化技术。

预热的工作原理
flowchart TD subgraph NoPrewarm [无预热场景] User1[用户请求] --> Load1[加载模型 耗时 2-3秒] Load1 --> Init1[初始化模型 耗时 0.5-1秒] Init1 --> Inference1[执行推理 耗时 1-2秒] Inference1 --> Response1[返回结果 总耗时 3.5-6秒] end subgraph WithPrewarm [预热场景] Trigger[触发预热 用户打开页面或点击输入框] --> Load2[后台加载模型 用户无感知] Load2 --> Init2[后台初始化模型 用户无感知] Init2 --> Ready[模型准备就绪 保持在内存中] User2[用户请求] --> Inference2[立即执行推理 耗时 1-2秒] Inference2 --> Response2[返回结果 总耗时 1-2秒] end style User1 fill:#FF3B30,color:#fff style Load1 fill:#FF3B30,color:#fff style Response1 fill:#FF3B30,color:#fff style Trigger fill:#5AC8FA,color:#000 style Ready fill:#34C759,color:#fff style User2 fill:#007AFF,color:#fff style Response2 fill:#34C759,color:#fff

预热的核心价值:

  • ✅ 减少首次调用延迟: 从 3-6 秒降低到 1-2 秒
  • ✅ 提升用户体验: 用户几乎无感知的等待时间
  • ✅ 优化资源利用: 在用户空闲时提前准备，避免阻塞主线程
预热的最佳时机
flowchart TD AppStart[应用启动] --> Check1{是否支持 Foundation Models?} Check1 -->|是| Prewarm1[后台预热 低优先级] Check1 -->|否| Skip1[跳过预热] UserEnter[用户进入AI功能页面] --> Prewarm2[立即预热 中优先级] UserClick[用户点击输入框] --> Prewarm3[快速预热 高优先级] Prewarm1 --> Ready[模型准备就绪] Prewarm2 --> Ready Prewarm3 --> Ready Ready --> UserRequest[用户发起请求] UserRequest --> FastResponse[快速响应] style AppStart fill:#007AFF,color:#fff style UserEnter fill:#5AC8FA,color:#000 style UserClick fill:#FF9500,color:#fff style Prewarm1 fill:#34C759,color:#fff style Prewarm2 fill:#34C759,color:#fff style Prewarm3 fill:#34C759,color:#fff style Ready fill:#AF52DE,color:#fff style FastResponse fill:#34C759,color:#fff

预热时机优先级:

  1. 应用启动时 （低优先级）

    • 优点：最早准备，用户首次使用即可快速响应

    • 缺点：可能影响应用启动速度

    • 建议：在后台低优先级线程预热，不影响启动

  2. 用户进入AI功能页面时 （中优先级）

    • 优点：用户明确意图，预热价值高

    • 缺点：如果用户不实际使用，浪费资源

    • 建议：在页面出现时立即预热

  3. 用户点击输入框时 （高优先级）

    • 优点：用户即将使用，预热最及时

    • 缺点：可能来不及完全预热

    • 建议：快速预热，至少完成基础初始化

基础预热实现
swift 复制代码 
class ModelPrewarmer {  
    static let shared = ModelPrewarmer()  
      
    private var isPrewarmed = false  
    private var prewarmingTask: Task<Void, Never>?  
    private let prewarmQueue = DispatchQueue(label: "com.app.prewarm", qos: .utility)  
      
    /// 预热模型（基础版本）  
    func prewarm() {  
        guard !isPrewarmed else { return }  
          
        prewarmQueue.async {  
            Task {  
                do {  
                    let session = LanguageModelSession()  
                    // 发送一个简单的请求来预热模型  
                    _ = try await session.respond(to: "Hello")  
                    await MainActor.run {  
                        self.isPrewarmed = true  
                        print("✅ 模型预热成功")  
                    }  
                } catch {  
                    await MainActor.run {  
                        print("⚠️ 模型预热失败: \(error)")  
                    }  
                }  
            }  
        }  
    }  
      
    /// 检查预热状态  
    var isReady: Bool {  
        return isPrewarmed  
    }  
}
智能预热实现（多时机支持）
swift 复制代码 
enum PrewarmPriority {  
    case low      // 应用启动时  
    case medium   // 进入功能页面时  
    case high     // 用户点击输入框时  
}

class SmartModelPrewarmer {  
    static let shared = SmartModelPrewarmer()  
      
    private var isPrewarmed = false  
    private var prewarmingTask: Task<Void, Never>?  
    private var prewarmStartTime: Date?  
      
    /// 智能预热：根据优先级和时机决定是否预热  
    func prewarm(priority: PrewarmPriority = .medium) {  
        // 如果已经预热，直接返回  
        if isPrewarmed {  
            return  
        }  
          
        // 如果正在预热，检查优先级  
        if let task = prewarmingTask, !task.isCancelled {  
            // 高优先级可以取消低优先级预热，重新开始  
            if priority == .high {  
                task.cancel()  
            } else {  
                return  
            }  
        }  
          
        // 根据优先级设置 QoS  
        let qos: TaskPriority = priority == .high ? .userInitiated : .utility  
          
        prewarmStartTime = Date()  
        prewarmingTask = Task(priority: qos) {  
            do {  
                let session = LanguageModelSession()  
                  
                // 根据优先级选择预热策略  
                switch priority {  
                case .high:  
                    // 高优先级：快速预热，只做基础初始化  
                    _ = try await session.respond(to: "Hi")  
                case .medium:  
                    // 中优先级：完整预热  
                    _ = try await session.respond(to: "Hello, how can I help you?")  
                case .low:  
                    // 低优先级：后台预热，不阻塞  
                    _ = try await session.respond(to: "Hello")  
                }  
                  
                let duration = Date().timeIntervalSince(self.prewarmStartTime ?? Date())  
                await MainActor.run {  
                    self.isPrewarmed = true  
                    print("✅ 模型预热成功（优先级: \(priority), 耗时: \(String(format: "%.2f", duration))秒）")  
                }  
            } catch {  
                await MainActor.run {  
                    print("⚠️ 模型预热失败: \(error)")  
                }  
            }  
        }  
    }  
      
    /// 取消预热（如果用户离开页面）  
    func cancelPrewarming() {  
        prewarmingTask?.cancel()  
        prewarmingTask = nil  
    }  
}
在应用中的集成

场景1: 应用启动时预热

swift 复制代码 
@main  
struct MyApp: App {  
    init() {  
        // 应用启动时，低优先级预热  
        Task.detached(priority: .utility) {  
            await SmartModelPrewarmer.shared.prewarm(priority: .low)  
        }  
    }  
}

场景2: 进入AI功能页面时预热

swift 复制代码 
struct PhotoAnalysisView: View {  
    @State private var viewModel = PhotoAnalysisViewModel()  
      
    var body: some View {  
        VStack {  
            // UI 内容  
        }  
        .onAppear {  
            // 用户进入页面时，立即预热  
            SmartModelPrewarmer.shared.prewarm(priority: .medium)  
        }  
        .onDisappear {  
            // 用户离开页面时，可以取消预热（可选）  
            // SmartModelPrewarmer.shared.cancelPrewarming()  
        }  
    }  
}

场景3: 用户点击输入框时预热

swift 复制代码 
struct ChatInputView: View {  
    @State private var inputText = ""  
    @FocusState private var isInputFocused: Bool  
      
    var body: some View {  
        TextField("输入消息...", text: $inputText)  
            .focused($isInputFocused)  
            .onChange(of: isInputFocused) { focused in  
                if focused {  
                    // 用户点击输入框时，高优先级快速预热  
                    SmartModelPrewarmer.shared.prewarm(priority: .high)  
                }  
            }  
    }  
}
预热效果对比
graph LR subgraph NoPrewarm [无预热] Request1[用户请求] --> Wait1[等待 3-6秒] Wait1 --> Response1[返回结果] end subgraph WithPrewarm [有预热] Prewarm[提前预热 用户无感知] --> Ready[模型就绪] Request2[用户请求] --> Wait2[等待 1-2秒] Wait2 --> Response2[返回结果] end style Request1 fill:#FF3B30,color:#fff style Wait1 fill:#FF3B30,color:#fff style Prewarm fill:#34C759,color:#fff style Ready fill:#34C759,color:#fff style Request2 fill:#007AFF,color:#fff style Wait2 fill:#5AC8FA,color:#000 style Response2 fill:#34C759,color:#fff

性能提升数据（基于 Instruments 分析）:

场景 无预热 有预热 提升
首次调用延迟 3-6秒 1-2秒 50-70%
用户感知等待 明显 几乎无感知 显著改善
内存占用 按需加载 提前占用 增加约 200-500MB
预热最佳实践

1. 预热时机选择

mindmap root((预热时机选择)) 应用启动 低优先级 后台执行 不影响启动速度 进入功能页面 中优先级 立即执行 用户意图明确 点击输入框 高优先级 快速预热 最及时响应 避免过度预热 不要频繁预热 检查预热状态 避免资源浪费

2. 预热策略建议

  • ✅ 渐进式预热: 先做基础初始化，再逐步完善
  • ✅ 优先级管理: 根据用户行为调整预热优先级
  • ✅ 资源监控: 使用 Instruments 监控预热对内存和性能的影响
  • ✅ 降级处理: 如果预热失败，提供友好的降级方案

3. 预热检查清单

  • 是否在合适的时机触发预热？
  • 预热是否影响应用启动速度？
  • 是否处理了预热失败的情况？
  • 是否在用户离开页面时取消不必要的预热？
  • 是否使用 Instruments 验证预热效果？

参考资源:

缓存策略

缓存策略是优化 Foundation Models 应用性能的重要手段。合理的缓存可以显著减少重复计算，提升响应速度，降低资源消耗。

缓存策略概述
flowchart TD Request[用户请求] --> CheckCache{检查缓存} CheckCache -->|命中| ReturnCache[返回缓存结果 快速响应] CheckCache -->|未命中| Generate[调用 Foundation Models 生成结果] Generate --> Store[存储到缓存] Store --> ReturnNew[返回新结果] subgraph CacheManagement [缓存管理] Store --> Evict{缓存已满?} Evict -->|是| Strategy[执行淘汰策略 LRU/LFU/FIFO] Evict -->|否| Keep[保留缓存] Strategy --> Keep end style Request fill:#007AFF,color:#fff style CheckCache fill:#FF9500,color:#fff style ReturnCache fill:#34C759,color:#fff style Generate fill:#5AC8FA,color:#000 style Store fill:#AF52DE,color:#fff style Strategy fill:#FF3B30,color:#fff

缓存的核心价值:

  • ✅ 减少重复计算: 相同输入直接返回缓存结果
  • ✅ 提升响应速度: 缓存命中时几乎零延迟
  • ✅ 降低资源消耗: 减少模型调用次数，节省计算资源
  • ✅ 改善用户体验: 快速响应，特别是重复查看相同内容时
缓存键设计

缓存键的设计直接影响缓存命中率和有效性。

好的缓存键应该包含:

  • 输入数据的唯一标识（如照片ID）
  • 可能影响结果的数据版本（如修改时间）
  • 生成参数（如不同的Instructions可能产生不同结果）
swift 复制代码 
class CacheKeyBuilder {  
    /// 为照片分析生成缓存键  
    static func keyForPhotoAnalysis(  
        photoId: String,  
        modificationDate: Date,  
        instructionsHash: String? = nil  
    ) -> String {  
        var components = [photoId, String(modificationDate.timeIntervalSince1970)]  
        if let hash = instructionsHash {  
            components.append(hash)  
        }  
        return components.joined(separator: "|")  
    }  
      
    /// 为自然语言搜索生成缓存键  
    static func keyForSearch(  
        query: String,  
        photoCount: Int  
    ) -> String {  
        // 使用查询内容和照片数量作为键  
        // 注意：如果相册内容变化，需要使缓存失效  
        return "search:\(query.hashValue):\(photoCount)"  
    }  
}
内存缓存实现

基础内存缓存:

swift 复制代码 
class MemoryCache<T: Codable> {  
    private var cache: [String: CacheEntry<T>] = [:]  
    private let maxSize: Int  
    private let accessQueue = DispatchQueue(label: "com.app.cache", attributes: .concurrent)  
      
    init(maxSize: Int = 100) {  
        self.maxSize = maxSize  
    }  
      
    /// 获取缓存  
    func get(for key: String) -> T? {  
        return accessQueue.sync {  
            guard let entry = cache[key] else { return nil }  
              
            // 更新访问时间（用于LRU）  
            entry.lastAccessed = Date()  
            return entry.value  
        }  
    }  
      
    /// 设置缓存  
    func set(_ value: T, for key: String) {  
        accessQueue.async(flags: .barrier) {  
            // 如果缓存已满，执行淘汰策略  
            if self.cache.count >= self.maxSize && self.cache[key] == nil {  
                self.evictOldest()  
            }  
              
            self.cache[key] = CacheEntry(value: value, lastAccessed: Date())  
        }  
    }  
      
    /// LRU淘汰：移除最久未访问的条目  
    private func evictOldest() {  
        guard let oldest = cache.min(by: { $0.value.lastAccessed < $1.value.lastAccessed }) else {  
            return  
        }  
        cache.removeValue(forKey: oldest.key)  
    }  
      
    /// 清除所有缓存  
    func clear() {  
        accessQueue.async(flags: .barrier) {  
            self.cache.removeAll()  
        }  
    }  
      
    /// 获取缓存统计  
    var stats: CacheStats {  
        return accessQueue.sync {  
            CacheStats(  
                size: cache.count,  
                maxSize: maxSize,  
                hitRate: 0 // 需要额外实现命中率统计  
            )  
        }  
    }  
}

/// 缓存条目  
private class CacheEntry<T> {  
    let value: T  
    var lastAccessed: Date  
    var accessCount: Int = 1  
      
    init(value: T, lastAccessed: Date) {  
        self.value = value  
        self.lastAccessed = lastAccessed  
    }  
}

/// 缓存统计  
struct CacheStats {  
    let size: Int  
    let maxSize: Int  
    let hitRate: Double  
}

使用内存缓存的完整示例:

swift 复制代码 
class CachedPhotoAnalysisService {  
    private let cache = MemoryCache<PhotoDescription>(maxSize: 100)  
    private let sessionManager = PhotoAISessionManager()  
      
    func analyzePhoto(_ photo: Photo) async throws -> PhotoDescription {  
        // 生成缓存键  
        let cacheKey = CacheKeyBuilder.keyForPhotoAnalysis(  
            photoId: photo.id,  
            modificationDate: photo.modificationDate  
        )  
          
        // 检查缓存  
        if let cached = cache.get(for: cacheKey) {  
            print("✅ 缓存命中: \(cacheKey)")  
            return cached  
        }  
          
        print("❌ 缓存未命中，生成新结果: \(cacheKey)")  
          
        // 生成新结果  
        let prompt = generateAnalysisPrompt(for: photo)  
        let result = try await sessionManager.generateStructured(  
            prompt: prompt,  
            type: PhotoDescription.self  
        )  
          
        // 存储到缓存  
        cache.set(result, for: cacheKey)  
          
        return result  
    }  
      
    private func generateAnalysisPrompt(for photo: Photo) -> String {  
        // 生成分析提示词  
        return "分析照片..."  
    }  
}
持久化缓存实现

对于需要跨应用启动保持的缓存，可以使用文件系统持久化：

swift 复制代码 
class PersistentCache<T: Codable> {  
    private let memoryCache = MemoryCache<T>(maxSize: 50)  
    private let cacheDirectory: URL  
    private let fileManager = FileManager.default  
      
    init(cacheName: String) throws {  
        let cacheDir = fileManager.urls(for: .cachesDirectory, in: .userDomainMask)[0]  
        cacheDirectory = cacheDir.appendingPathComponent(cacheName)  
          
        // 创建缓存目录  
        try fileManager.createDirectory(at: cacheDirectory, withIntermediateDirectories: true)  
    }  
      
    /// 获取缓存（先查内存，再查磁盘）  
    func get(for key: String) -> T? {  
        // 先查内存缓存  
        if let memoryValue = memoryCache.get(for: key) {  
            return memoryValue  
        }  
          
        // 再查磁盘缓存  
        if let diskValue = loadFromDisk(key: key) {  
            // 加载到内存缓存  
            memoryCache.set(diskValue, for: key)  
            return diskValue  
        }  
          
        return nil  
    }  
      
    /// 设置缓存（同时写入内存和磁盘）  
    func set(_ value: T, for key: String) {  
        // 写入内存缓存  
        memoryCache.set(value, for: key)  
          
        // 异步写入磁盘  
        Task.detached(priority: .utility) {  
            self.saveToDisk(value: value, key: key)  
        }  
    }  
      
    /// 从磁盘加载  
    private func loadFromDisk(key: String) -> T? {  
        let fileURL = cacheDirectory.appendingPathComponent("\(key.hashValue).json")  
        guard let data = try? Data(contentsOf: fileURL),  
              let value = try? JSONDecoder().decode(T.self, from: data) else {  
            return nil  
        }  
        return value  
    }  
      
    /// 保存到磁盘  
    private func saveToDisk(value: T, key: String) {  
        let fileURL = cacheDirectory.appendingPathComponent("\(key.hashValue).json")  
        guard let data = try? JSONEncoder().encode(value) else { return }  
        try? data.write(to: fileURL)  
    }  
      
    /// 清理过期缓存  
    func cleanExpired(maxAge: TimeInterval = 7 * 24 * 3600) {  
        // 清理超过7天的缓存文件  
        // 实现细节...  
    }  
}
缓存失效策略

缓存失效是缓存策略的重要组成部分，需要根据业务场景选择合适的策略：

flowchart TD Cache[缓存条目] --> Check1{基于时间失效?} Check1 -->|是| TimeBased[时间过期策略 如：7天后失效] Check1 -->|否| Check2{基于数据变化失效?} Check2 -->|是| DataBased[数据变化策略 如：照片修改后失效] Check2 -->|否| Check3{基于版本失效?} Check3 -->|是| VersionBased[版本策略 如：Instructions变化后失效] Check3 -->|否| Manual[手动失效 用户主动清除] TimeBased --> Invalidate[使缓存失效] DataBased --> Invalidate VersionBased --> Invalidate Manual --> Invalidate style Cache fill:#007AFF,color:#fff style Check1 fill:#FF9500,color:#fff style Check2 fill:#FF9500,color:#fff style Check3 fill:#FF9500,color:#fff style TimeBased fill:#34C759,color:#fff style DataBased fill:#34C759,color:#fff style VersionBased fill:#34C759,color:#fff style Manual fill:#5AC8FA,color:#000 style Invalidate fill:#FF3B30,color:#fff

实现带失效策略的缓存:

swift 复制代码 
class CacheEntryWithExpiry<T> {  
    let value: T  
    let createdAt: Date  
    let expiresAt: Date?  
      
    init(value: T, ttl: TimeInterval? = nil) {  
        self.value = value  
        self.createdAt = Date()  
        self.expiresAt = ttl.map { Date().addingTimeInterval($0) }  
    }  
      
    var isExpired: Bool {  
        guard let expiresAt = expiresAt else { return false }  
        return Date() > expiresAt  
    }  
}

class ExpiringCache<T: Codable> {  
    private var cache: [String: CacheEntryWithExpiry<T>] = [:]  
    private let maxSize: Int  
    private let defaultTTL: TimeInterval?  
      
    init(maxSize: Int = 100, defaultTTL: TimeInterval? = 7 * 24 * 3600) {  
        self.maxSize = maxSize  
        self.defaultTTL = defaultTTL  
    }  
      
    func get(for key: String) -> T? {  
        guard let entry = cache[key] else { return nil }  
          
        // 检查是否过期  
        if entry.isExpired {  
            cache.removeValue(forKey: key)  
            return nil  
        }  
          
        return entry.value  
    }  
      
    func set(_ value: T, for key: String, ttl: TimeInterval? = nil) {  
        let entry = CacheEntryWithExpiry(value: value, ttl: ttl ?? defaultTTL)  
          
        // 如果缓存已满，移除过期或最旧的条目  
        if cache.count >= maxSize && cache[key] == nil {  
            evictExpiredOrOldest()  
        }  
          
        cache[key] = entry  
    }  
      
    private func evictExpiredOrOldest() {  
        // 先移除过期的  
        let expiredKeys = cache.filter { $0.value.isExpired }.map { $0.key }  
        expiredKeys.forEach { cache.removeValue(forKey: $0) }  
          
        // 如果还有空间，不需要继续  
        if cache.count < maxSize { return }  
          
        // 移除最旧的  
        if let oldest = cache.min(by: { $0.value.createdAt < $1.value.createdAt }) {  
            cache.removeValue(forKey: oldest.key)  
        }  
    }  
      
    /// 手动使缓存失效  
    func invalidate(for key: String) {  
        cache.removeValue(forKey: key)  
    }  
      
    /// 使所有缓存失效  
    func invalidateAll() {  
        cache.removeAll()  
    }  
}
缓存策略选择指南
mindmap root((缓存策略选择)) 内存缓存 快速访问 适合频繁访问 容量有限 应用重启后丢失 持久化缓存 跨启动保持 适合重要结果 需要磁盘空间 需要管理文件 缓存失效 时间过期 数据变化触发 版本控制 手动清除 缓存淘汰 LRU 最近最少使用 LFU 最不常用 FIFO 先进先出 根据场景选择

不同场景的缓存策略建议:

场景 缓存类型 失效策略 淘汰策略 容量建议
照片分析结果 内存+持久化 照片修改时失效 LRU 100-200条
搜索查询结果 仅内存 相册内容变化时失效 LRU 50-100条
相册分类建议 仅内存 照片数量变化时失效 FIFO 20-50条
视频摘要 持久化 7天过期 LRU 50-100条
缓存最佳实践

1. 缓存键设计原则

  • ✅ 包含所有影响结果的因素
  • ✅ 使用稳定的标识符（如照片ID + 修改时间）
  • ✅ 避免包含易变数据（如当前时间戳）
  • ✅ 考虑哈希冲突，使用足够长的键

2. 缓存容量管理

swift 复制代码 
class CacheManager {  
    /// 根据设备内存动态调整缓存大小  
    static func optimalCacheSize() -> Int {  
        let totalMemory = ProcessInfo.processInfo.physicalMemory  
        let availableMemory = totalMemory / 4 // 使用1/4可用内存  
          
        // 假设每个缓存条目平均占用 10KB  
        let entrySize = 10 * 1024  
        let maxEntries = Int(availableMemory) / entrySize  
          
        // 限制在合理范围内  
        return min(maxEntries, 500)  
    }  
}

3. 缓存性能监控

swift 复制代码 
class CacheMetrics {  
    private var hits: Int = 0  
    private var misses: Int = 0  
      
    func recordHit() { hits += 1 }  
    func recordMiss() { misses += 1 }  
      
    var hitRate: Double {  
        let total = hits + misses  
        guard total > 0 else { return 0 }  
        return Double(hits) / Double(total)  
    }  
      
    func reset() {  
        hits = 0  
        misses = 0  
    }  
}

// 在缓存服务中使用  
class CachedPhotoAnalysisService {  
    private let metrics = CacheMetrics()  
      
    func analyzePhoto(_ photo: Photo) async throws -> PhotoDescription {  
        let cacheKey = CacheKeyBuilder.keyForPhotoAnalysis(...)  
          
        if let cached = cache.get(for: cacheKey) {  
            metrics.recordHit()  
            return cached  
        }  
          
        metrics.recordMiss()  
        // ... 生成新结果  
    }  
      
    func getCacheStats() -> (hitRate: Double, size: Int) {  
        return (metrics.hitRate, cache.stats.size)  
    }  
}

4. 缓存检查清单

  • 缓存键是否包含所有影响结果的因素？
  • 是否实现了合适的失效策略？
  • 缓存容量是否合理（不会导致内存压力）？
  • 是否监控了缓存命中率？
  • 是否处理了缓存失败的情况？
  • 是否需要持久化缓存（跨启动保持）？

参考资源:

使用 Instruments 进行性能分析

Instruments 是 Apple 提供的性能分析工具，最新版本已添加 Foundation Models 模块，可以在 iPhone 设备上直接进行性能分析，帮助开发者优化应用性能。

Instruments Foundation Models 模块功能
flowchart TD Start([启动 Instruments]) --> Select[选择 Foundation Models 模板] Select --> Connect[连接 iPhone 设备] Connect --> Launch[启动应用] Launch --> Record[开始录制性能数据] Record --> Analyze[分析性能指标] Analyze --> LoadTime[模型加载时间分析] Analyze --> InferenceTime[推理时间分析] Analyze --> TokenCount[输入令牌数量分析] Analyze --> Memory[内存使用分析] LoadTime --> Optimize1[优化加载策略] InferenceTime --> Optimize2[优化 Prompt 设计] TokenCount --> Optimize3[优化输入长度] Memory --> Optimize4[优化内存管理] style Start fill:#007AFF,color:#fff style Select fill:#5AC8FA,color:#000 style Connect fill:#5AC8FA,color:#000 style Record fill:#FF9500,color:#fff style Analyze fill:#FF9500,color:#fff style LoadTime fill:#34C759,color:#fff style InferenceTime fill:#34C759,color:#fff style TokenCount fill:#34C759,color:#fff style Memory fill:#34C759,color:#fff

核心分析指标:

  1. 模型加载时间（Model Load Time）

    • 测量模型从存储加载到内存并准备就绪的时间

    • 帮助识别首次调用延迟问题

    • 优化建议：预热模型、优化存储位置

  2. 推理时间（Inference Time）

    • 测量模型接收输入并生成输出所需的时间

    • 识别性能瓶颈和优化点

    • 优化建议：精简 Prompt、优化 Instructions

  3. 输入令牌数量（Input Token Count）

    • 统计每次请求的输入令牌总数

    • 帮助优化输入长度，减少成本

    • 优化建议：精简上下文、使用摘要

  4. 内存使用（Memory Usage）

    • 监控模型运行时的内存占用

    • 识别内存泄漏和峰值使用

    • 优化建议：及时释放 Session、管理上下文窗口

使用步骤

步骤1: 打开 Instruments

  1. 在 Xcode 中，选择 Product → Profile （或按 ⌘I）
  2. 选择 Foundation Models 模板
  3. 选择目标设备（必须是支持 Apple Intelligence 的真实设备）

步骤2: 配置分析选项

flowchart LR Config[配置分析选项] --> Option1[模型加载时间追踪] Config --> Option2[推理时间追踪] Config --> Option3[令牌计数追踪] Config --> Option4[内存使用追踪] Option1 --> Start[开始录制] Option2 --> Start Option3 --> Start Option4 --> Start style Config fill:#007AFF,color:#fff style Option1 fill:#5AC8FA,color:#000 style Option2 fill:#5AC8FA,color:#000 style Option3 fill:#5AC8FA,color:#000 style Option4 fill:#5AC8FA,color:#000 style Start fill:#34C759,color:#fff

步骤3: 执行操作并分析

在应用中使用 Foundation Models 功能，Instruments 会自动记录：

  • 每次 LanguageModelSession.respond() 调用的时间线
  • 模型加载事件和耗时
  • 输入令牌数量统计
  • 内存分配和释放情况

步骤4: 查看分析结果

Instruments 会显示以下视图：

  • 时间线视图: 显示模型加载和推理的时间分布
  • 统计视图: 显示平均/最大/最小推理时间
  • 令牌统计: 显示输入令牌数量分布
  • 内存视图: 显示内存使用趋势
性能优化实践示例

场景1: 优化首次调用延迟

swift 复制代码 
// 在 Instruments 中观察模型加载时间  
class PhotoAnalysisService {  
    func analyzePhoto(_ photo: Photo) async throws -> PhotoDescription {  
        // Instruments 会记录这里的模型加载时间  
        let session = LanguageModelSession()  
          
        // 如果加载时间过长，考虑预热  
        // 在应用启动时提前加载模型  
        let response = try await session.respond(  
            to: Prompt("分析照片"),  
            generating: PhotoDescription.self  
        )  
        return response.content  
    }  
}

优化建议:

  • 如果 Instruments 显示首次调用延迟 > 2秒，考虑在应用启动时预热模型
  • 使用 ModelPrewarmer 在后台预热，避免用户首次使用时等待

场景2: 优化 Prompt 长度

swift 复制代码 
// 在 Instruments 中观察输入令牌数量  
func analyzePhotoWithMetadata(_ photo: Photo) async throws -> PhotoDescription {  
    let session = LanguageModelSession()  
      
    // ❌ 不好的做法：包含过多元数据，令牌数量过多  
    let longPrompt = """  
        分析照片：  
        - 拍摄时间: \(photo.date)  
        - 拍摄地点: \(photo.location ?? "未知")  
        - EXIF信息: \(photo.exifInfo)  
        - 文件大小: \(photo.fileSize)MB  
        - 分辨率: \(photo.resolution)  
        - 相机型号: \(photo.cameraModel)  
        - ISO: \(photo.iso)  
        - 光圈: \(photo.aperture)  
        - 快门速度: \(photo.shutterSpeed)  
        ... 更多元数据  
    """  
      
    // ✅ 好的做法：只包含关键信息，减少令牌数量  
    let optimizedPrompt = """  
        分析照片：  
        - 时间: \(photo.date)  
        - 地点: \(photo.location ?? "未知")  
        - 关键信息: \(photo.keyMetadata)  
    """  
      
    let response = try await session.respond(  
        to: Prompt(optimizedPrompt),  
        generating: PhotoDescription.self  
    )  
    return response.content  
}

优化建议:

  • 使用 Instruments 监控输入令牌数量
  • 如果平均令牌数量 > 1000，考虑精简 Prompt
  • 移除不必要的元数据，只保留关键信息

场景3: 识别性能瓶颈

flowchart TD Profile[使用 Instruments 分析] --> Check1{模型加载时间
是否过长?} Check1 -->|是| Action1[预热模型
优化加载策略] Check1 -->|否| Check2{推理时间
是否过长?} Check2 -->|是| Action2[精简 Prompt
优化 Instructions] Check2 -->|否| Check3{令牌数量
是否过多?} Check3 -->|是| Action3[减少上下文
使用摘要] Check3 -->|否| Check4{内存使用
是否异常?} Check4 -->|是| Action4[管理上下文窗口
及时释放 Session] Check4 -->|否| Success[性能优化完成] Action1 --> Success Action2 --> Success Action3 --> Success Action4 --> Success style Profile fill:#007AFF,color:#fff style Check1 fill:#FF9500,color:#fff style Check2 fill:#FF9500,color:#fff style Check3 fill:#FF9500,color:#fff style Check4 fill:#FF9500,color:#fff style Action1 fill:#34C759,color:#fff style Action2 fill:#34C759,color:#fff style Action3 fill:#34C759,color:#fff style Action4 fill:#34C759,color:#fff style Success fill:#007AFF,color:#fff
Instruments 分析最佳实践

1. 建立性能基准

在优化前，先建立性能基准：

  • 记录首次调用延迟
  • 记录平均推理时间
  • 记录典型场景的令牌数量
  • 记录峰值内存使用

2. 对比优化效果

每次优化后，使用 Instruments 对比：

  • 优化前后的时间对比
  • 令牌数量变化
  • 内存使用改善

3. 关注关键路径

重点关注用户感知明显的路径：

  • 首次调用延迟（影响第一印象）
  • 常见操作的推理时间（影响日常体验）
  • 峰值内存使用（影响稳定性）

4. 真实设备测试

⚠️ 重要: Foundation Models 在模拟器上不可用，必须在真实设备上使用 Instruments 分析。

参考资源:

4.3 Foundation Models 的边界和限制

了解 Foundation Models 的边界和限制，对于在实际项目中使用至关重要。本节基于实际测试数据，帮助你理解框架的能力边界。

核心限制汇总

类别 限制/特征 详细说明
上下文窗口 4096 tokens • 实际限制：4096 tokens（不是训练时的 65K） • 约支持 10-20 轮对话 • 需要设计上下文管理策略
内存消耗 1.0-1.5GB • 模型权重：~750MB（3B 参数 × 2-bit 量化） • KV Cache：~300-600MB（8-bit 量化，37.5% 减少优化） • 框架开销：~100-200MB
并发性能 单 session 正常 • 单 session：iPhone 10-30 tokens/s，M2 Pro ~30 tokens/s • 多 session：每个 session 降至约 1 token/s • 建议：使用队列串行访问，避免并发 session
结构化生成 Schema 开销 • 每个 @Generable 属性约增加 30 tokens • 设计复杂数据结构时需要考虑开销 • 影响上下文窗口使用
适用场景 文本处理为主 ✅ 适合 ：文本摘要、内容分类、结构化提取、自然语言理解 ❌ 不适合：数学计算、代码生成、复杂推理、最新信息（训练数据截止 2023年10月）

适用场景与不适用场景

✅ 适合的场景:

根据实际测试，Foundation Models 在以下场景表现不错：

  • 文本摘要: 生成内容摘要、提取关键信息
  • 内容分类: 对文本、照片等内容进行分类
  • 结构化数据提取: 从非结构化文本中提取结构化信息
  • 自然语言理解: 理解用户意图、解析查询

❌ 不适合的场景:

  • 数学计算: 模型不适合进行精确的数学计算
  • 代码生成: 代码生成能力有限
  • 复杂推理: 复杂逻辑推理能力有限
  • 最新信息: 训练数据截止到 2023 年 10 月，世界知识有限

温度参数敏感性

测试发现: 温度参数在 0.0-2.0 范围内表现稳定，意外地不敏感。这意味着你可以在这个范围内调整温度，而不会对输出质量产生显著影响。

swift 复制代码 
// 温度参数设置示例  
let session = LanguageModelSession(  
    // 温度范围 0.0-2.0 表现稳定  
    // 可以根据需要调整，但影响不会很大  
)

安全防护机制

Foundation Models 内置了相当严格的安全防护机制：

  • 内容过滤: 会删除违规的 transcript 条目
  • 自动清理: 检测到不当内容时会自动清理对话历史
  • Guardrail: 内置安全护栏，防止生成不当内容

开发建议:

  • 在设计应用时，要考虑安全机制可能删除部分对话内容
  • 对于敏感场景，需要额外的输入验证和输出检查
  • 不要依赖模型完全阻止不当内容，应用层也需要做防护

Apple Foundation Models 开发流程

Apple Foundation Models 的开发遵循一个完整的机器学习管道，从数据收集到最终部署：

flowchart LR subgraph Multimodal["多模态 + 多语言处理"] D[Data
数据收集] --> P[Preprocessing
数据预处理] P --> PT[Pre-Training
预训练] PT --> POST[Post-Training
后训练] end POST --> OPT[Optimization
模型优化] OPT --> ADAPTERS[Adapters
适配器层] ADAPTERS --> FM[Apple Foundation Models
基础模型] style D fill:#4A90E2,color:#fff style P fill:#9B59B6,color:#fff style PT fill:#E91E63,color:#fff style POST fill:#F39C12,color:#fff style OPT fill:#FF9800,color:#fff style ADAPTERS fill:#3498DB,color:#fff style FM fill:#2ECC71,color:#fff

流程阶段详解：

1. Data（数据收集）
  • 作用: 收集用于训练模型的数据集
  • 特点: 多模态（文本、图像、音频等）和多语言数据
  • 重要性: 数据质量直接影响模型性能
2. Preprocessing（数据预处理）
  • 作用: 清洗、标准化和准备训练数据
  • 任务 :
    • 数据清洗（去除噪声、错误数据）
    • 数据标注（为监督学习准备标签）
    • 数据格式转换（统一数据格式）
    • 多语言处理（处理不同语言的数据）
3. Pre-Training（预训练）
  • 作用: 在大规模无标注数据上进行自监督学习
  • 目标: 让模型学习通用的语言表示和知识
  • 特点 :
    • 使用大量文本数据
    • 学习语言的基本规律和模式
    • 建立基础的语义理解能力
4. Post-Training（后训练）
  • 作用: 在预训练基础上进行进一步优化
  • 任务 :
    • 指令微调（Instruction Tuning）
    • 对齐训练（Alignment Training）
    • 安全训练（Safety Training）
    • 评估和验证模型性能
5. Optimization（模型优化）
  • 作用: 针对设备端部署进行优化
  • 优化技术 （详见下一节）:
    • 2-bit 量化
    • 推测解码和草稿模型
    • 约束解码
    • KV Cache 优化
  • 目标: 在保持模型质量的同时，减少存储和内存需求
6. Adapters（适配器层）
  • 作用: 提供特定任务或领域的适配接口
  • 特点 :
    • 多个适配器可以连接到同一个基础模型
    • 每个适配器针对不同的使用场景
    • 允许在不修改基础模型的情况下扩展功能
7. Apple Foundation Models（基础模型）
  • 作用: 最终部署的设备端模型
  • 特点 :
    • 通过适配器层访问
    • 优化后的模型，适合设备端运行
    • 支持多种任务和应用场景

核心原则：

Responsible AI principles inform all steps（负责任 AI 原则贯穿所有步骤）

这意味着在整个开发流程中，Apple 都遵循负责任 AI 的原则：

  • 隐私保护: 数据收集和处理过程中保护用户隐私
  • 公平性: 确保模型对不同用户群体公平
  • 透明度: 公开模型能力和限制
  • 安全性: 防止模型生成有害内容
  • 可解释性: 提供模型决策的解释

多模态 + 多语言处理：

前四个阶段（Data → Preprocessing → Pre-Training → Post-Training）被标记为"多模态 + 多语言"，说明：

  • 多模态: 处理文本、图像、音频等多种数据类型
  • 多语言: 支持多种语言的训练和推理
  • 统一处理: 在同一个流程中处理不同类型的数据

流程关系：

复制代码 
数据收集 → 预处理 → 预训练 → 后训练 → 优化 → 适配器 → 基础模型  
  ↓         ↓        ↓        ↓        ↓       ↓        ↓  
多模态   标准化   学习通用  任务对齐  设备优化  任务适配  最终部署  
多语言   清洗标注  语言表示  安全训练  量化压缩  功能扩展  用户使用

实际应用：

这个流程确保了：

  1. 高质量: 通过完整的训练流程保证模型质量
  2. 设备兼容: 通过优化阶段确保能在设备端运行
  3. 灵活扩展: 通过适配器层支持不同应用场景
  4. 负责任: 在整个流程中贯彻 AI 伦理原则

📋 官方来源链接：

该流程图可能来自以下官方资源（建议按顺序查找）：

  1. WWDC 视频和幻灯片 ：

  2. Apple Developer 文档 ：

  3. Apple 新闻稿和技术报告 ：

  4. Apple Intelligence 相关页面 ：

⚠️ 查找建议：

如果无法在上述链接中找到确切的流程图，建议：

  1. 查看 WWDC 2024/2025 相关 Session 的幻灯片（通常在视频页面可下载）
  2. 查看 Apple Developer 文档中的图片和图表
  3. 查看 Apple Intelligence 技术报告（如果已发布）
  4. 在 Apple Developer Forums 中搜索相关讨论

💡 提示：

  • 该流程图可能出现在 WWDC 演示的幻灯片中
  • 也可能出现在 Apple Intelligence 的技术报告或白皮书中
  • 如果图片来自第三方技术分析文章，建议标注来源

模型优化技术

苹果针对设备端场景做了大量优化：

graph LR subgraph Optimization [优化技术] Q1[2-bit 量化 保持质量] Q2[推测解码 Draft Model] Q3[约束解码 结构化输出] Q4[KV Cache优化 8-bit + 37.5%减少] end subgraph 效果 E1[减少存储] E2[提升速度] E3[保证可靠性] E4[降低内存] end Q1 --> E1 Q2 --> E2 Q3 --> E3 Q4 --> E4 style Q1 fill:#007AFF,color:#fff style Q2 fill:#5AC8FA,color:#000 style Q3 fill:#34C759,color:#fff style Q4 fill:#FF9500,color:#fff

优化技术详细说明:

1. 2-bit 量化（2-bit Quantization）

技术原理:

  • 将模型权重从传统的 32 位浮点数（FP32）压缩到每权重 2 位（2-bit）
  • 使用量化感知训练（Quantization-Aware Training, QAT），在训练阶段模拟低精度量化的影响
  • 引入可学习的缩放因子（learnable scaling factors），使模型在低精度下仍能保持高质量输出
  • 结合可学习的权重裁剪（learnable weight pruning）和权重初始化方法

效果:

  • 存储减少 : 模型权重从 ~12GB（FP32）压缩到 ~750MB（2-bit），压缩比约 16:1
  • 内存减少: 运行时内存占用大幅降低
  • 质量保持: 通过 QAT 训练，模型质量损失最小

数据来源:

  • 📰 技术细节 : OSCHINA - Apple Foundation Models 2025 更新
  • ⚠️ 注意: Apple 官方文档和 WWDC 视频中未直接提及 2-bit 量化的具体细节，这些信息主要来自第三方技术分析和实际测试
2. 推测解码和草稿模型（Speculative Decoding & Draft Model）

技术原理:

  • 主模型: 约 3B 参数的基础语言模型，负责最终输出
  • 草稿模型（Draft Model）: 约 300M 参数的小型模型，用于快速生成初步预测
  • 工作流程 :
    1. 草稿模型快速生成多个候选 token（推测解码）
    2. 主模型并行验证这些候选 token
    3. 接受符合主模型预测的 token，拒绝不符合的并重新生成
    4. 通过并行验证多个 token，提升整体生成速度

效果:

  • 速度提升 : 通过并行验证多个候选 token，推理速度提升约 2-3 倍
  • 质量保证: 主模型验证确保输出质量不受影响
  • 资源平衡: 300M 草稿模型的内存开销相对较小

数据来源:

3. 约束解码（Constrained Decoding）

技术原理:

  • 在生成过程中施加特定的结构约束，确保输出符合预期格式
  • Apple 通过 引导生成（Guided Generation） 实现约束解码
  • 开发者使用 @Generable 宏和 @Guide 注解定义输出结构
  • 模型在生成时遵循这些结构约束，生成符合 Swift 数据类型的输出

实现方式:

swift 复制代码 
@Generable  
struct PhotoAnalysis {  
    @Guide(description: "照片的主题")  
    let subject: String  
      
    @Guide(description: "质量评分，1-10分")  
    let qualityScore: Int  
}

效果:

  • 可靠性: 确保输出始终符合定义的结构
  • 类型安全: 直接生成 Swift 类型，无需手动解析 JSON
  • 开发效率: 减少错误处理和类型转换代码

数据来源:

4. KV Cache 优化（KV Cache Optimization）

技术原理:

  • KV Cache: 存储注意力机制中的键（Key）和值（Value），避免重复计算
  • 8-bit 量化: 将 KV Cache 从 FP32 压缩到 8-bit 整数
  • Block Sharing: 通过块共享技术，减少 37.5% 的 KV Cache 存储需求
  • 优化效果: 内存占用从理论上的 ~1.2GB 降低到实际的 ~300-600MB

内存占用对比:

组件 未优化 优化后 说明
模型权重 ~12GB (FP32) ~750MB (2-bit) 2-bit 量化
KV Cache ~1.2GB (FP32) ~300-600MB (8-bit + block sharing) 8-bit 量化 + 37.5% 减少
总计 ~13.2GB ~1.0-1.5GB 显著降低

效果:

  • 内存降低 : KV Cache 内存占用减少约 50-75%
  • 性能保持: 推理速度不受影响
  • 设备兼容: 使得模型能在 iPhone 15 Pro 等设备上运行

数据来源:

  • 📊 主要来源 : OneV's Den - Foundation Models 边界探索（基于实际测试和 Instruments 分析）
  • ⚠️ 注意: 37.5% block sharing 减少的具体数值来自实际测试分析，Apple 官方未明确公布此优化细节

📋 数据来源总结:

优化技术 官方来源 第三方分析来源 可信度
2-bit 量化 ❌ 未明确提及 OneV's Den、OSCHINA ⚠️ 需验证
推测解码 ❌ 未明确提及 OneV's Den、AIGC.Bar ⚠️ 需验证
约束解码 ✅ WWDC 2024、官方文档 - ✅ 官方确认
KV Cache 优化 ❌ 未明确提及 OneV's Den（实际测试） ⚠️ 需验证

⚠️ 重要说明:

  • 约束解码是唯一在 Apple 官方文档和 WWDC 视频中明确提及的技术
  • 其他三项优化技术（2-bit 量化、推测解码、KV Cache 优化）主要来自第三方技术分析和实际测试
  • 建议在实际使用中，以官方文档和 WWDC 视频为准
  • 第三方分析数据（如 OneV's Den）基于实际测试，具有较高参考价值，但非官方声明

🔍 验证建议:

  1. 查看 Apple Developer Documentation - Foundation Models
  2. 观看 WWDC 2024 相关 Session 视频
  3. 使用 Instruments 工具在实际设备上验证内存占用
  4. 参考 OneV's Den 文章 了解实际测试数据

未来展望与注意事项

模型更新:

苹果明确表示模型会随着系统更新持续改进，这意味着：

  • ⚠️ Prompt 兼容性: 你针对旧版本模型调好的 prompt 可能会在新版本模型上不太适用
  • 📋 测试建议: Apple 建议设定 test set，在每次模型更新时进行确认和调整
  • 🔄 更新频率: 模型的更新间隔大概是半年到一年，因此每年可能会有两个新版本模型需要确认
  • 🛠️ 维护成本: 如果模型变化很大，可能需要针对不同的系统版本使用不同的提示词

macOS 限制:

macOS 上搭载的本地模型也是这个 3B 的小模型（同时也提供给 macOS 26 上的模拟器使用）。作为性能更加强劲的"生产力级别"设备，却使用了和手持设备一样的方案。

开发建议:

  1. 现在就可以开始实验: 框架已经相当稳定
  2. 围绕 4096 token 限制设计应用流程: 不要指望短期内会有大幅提升
  3. 优先考虑 Tool Calling: 这可能是最有价值的功能
  4. 准备好上下文管理策略: 如果存在对话式的场景，几乎必须处理上下文溢出
  5. 在真机上测试性能: 模拟器版本跑的是 macOS 搭载的模型，性能结果可能不准确

📊 数据来源 : OneV's Den - Foundation Models 边界探索

4.4 错误处理和调试

完整的错误处理

graph TD Start([执行操作]) --> Check[检查模型可用性] Check -->|不可用| Error1[模型不可用错误] Check -->|可用| Execute[执行操作] Execute -->|成功| Success[返回结果] Execute -->|上下文窗口超出| Error2[上下文窗口错误] Execute -->|工具调用失败| Error3[工具调用错误] Execute -->|其他错误| Error4[通用错误] Error1 --> Handle[错误处理] Error2 --> Handle Error3 --> Handle Error4 --> Handle Handle --> User[显示用户友好提示] style Start fill:#007AFF,color:#fff style Check fill:#5AC8FA,color:#000 style Execute fill:#FF9500,color:#fff style Success fill:#34C759,color:#fff style Error1 fill:#FF3B30,color:#fff style Error2 fill:#FF3B30,color:#fff style Error3 fill:#FF3B30,color:#fff style Error4 fill:#FF3B30,color:#fff style Handle fill:#AF52DE,color:#fff style User fill:#5AC8FA,color:#000

错误处理代码:

swift 复制代码 
enum PhotoAnalysisError: LocalizedError {  
    case modelUnavailable(String)  
    case contextWindowExceeded  
    case invalidResponse  
    case toolCallFailed(String)  
      
    var errorDescription: String? {  
        switch self {  
        case .modelUnavailable(let reason):  
            return "AI模型不可用: \(reason)"  
        case .contextWindowExceeded:  
            return "对话内容过长，请清理历史记录"  
        case .invalidResponse:  
            return "AI响应格式错误"  
        case .toolCallFailed(let toolName):  
            return "工具调用失败: \(toolName)"  
        }  
    }  
}

func analyzePhotoSafely(_ photo: Photo) async throws -> PhotoDescription {  
    let model = SystemLanguageModel.default  
    guard case .available = model.availability else {  
        if case .unavailable(let reason) = model.availability {  
            throw PhotoAnalysisError.modelUnavailable(reason.localizedDescription)  
        }  
        throw PhotoAnalysisError.modelUnavailable("未知原因")  
    }  
      
    do {  
        let session = LanguageModelSession()  
        let prompt = generateAnalysisPrompt(for: photo)  
        let response = try await session.respond(  
            to: Prompt(prompt),  
            generating: PhotoDescription.self  
        )  
        return response.content  
    } catch let error as LanguageModelSession.GenerationError {  
        switch error {  
        case .exceededContextWindowSize:  
            throw PhotoAnalysisError.contextWindowExceeded  
        default:  
            throw PhotoAnalysisError.invalidResponse  
        }  
    } catch let error as LanguageModelSession.ToolCallError {  
        throw PhotoAnalysisError.toolCallFailed(error.localizedDescription)  
    } catch {  
        throw PhotoAnalysisError.invalidResponse  
    }  
}

4.4 提示设计和安全实践

提示设计最佳实践

mindmap root((提示设计
最佳实践)) 清晰明确 角色定义 职责说明 格式要求 提供上下文 用户信息 当前状态 历史记录 示例引导 输入示例 输出示例 格式示例 结构化 分层次 标记重点 易于理解

Instructions设计示例:

swift 复制代码 
// ✅ 好的Instructions  
let instructions = Instructions("""  
你是一个专业的照片分析助手，擅长：  
1. 分析照片内容（人物、场景、物体）  
2. 评估照片质量（构图、光线、清晰度）  
3. 提供拍摄改进建议  
4. 生成准确的照片标签和描述

请保持回答简洁专业，使用中文回复。  
""")

安全实践

graph LR subgraph "安全机制" S1[Guardrail
内容过滤] S2[输入验证
长度检查] S3[隐私保护
本地处理] end subgraph "实践要点" P1[处理安全错误] P2[验证用户输入] P3[避免敏感信息] end S1 --> P1 S2 --> P2 S3 --> P3 style S1 fill:#FF3B30,color:#fff style S2 fill:#FF3B30,color:#fff style S3 fill:#FF3B30,color:#fff style P1 fill:#34C759,color:#fff style P2 fill:#34C759,color:#fff style P3 fill:#34C759,color:#fff

🎬 第五部分：Demo视频展示

Demo 1: 智能照片分析

演示流程:

sequenceDiagram participant U as 用户 participant UI as 界面 participant VM as ViewModel participant AI as Foundation Models U->>UI: 选择照片 UI->>VM: analyzePhoto(photo) VM->>AI: 生成分析Prompt AI->>AI: 分析照片内容 loop 流式响应 AI-->>VM: 返回部分文本 VM-->>UI: 更新UI end AI-->>VM: 返回结构化结果 VM-->>UI: 显示分析结果 UI-->>U: 展示标签、评分、建议

讲解要点:

  • 展示结构化数据生成的实际效果
  • 说明流式响应如何提升用户体验
  • 强调本地处理的隐私优势

Demo 2: 自然语言搜索

演示流程:

sequenceDiagram participant U as 用户 participant AI as Foundation Models participant Tool as PhotoSearchTool U->>AI: "找去年夏天在海边的照片" AI->>AI: 理解用户意图 AI->>AI: 匹配工具描述 AI->>Tool: call(Arguments) Tool->>Tool: 执行搜索 Tool-->>AI: 返回照片列表 AI->>AI: 生成响应 AI-->>U: "我找到了5张照片..."

讲解要点:

  • 展示工具调用的工作机制
  • 说明自然语言理解的优势
  • 强调无需精确关键词的便利性

Demo 3: 完整工作流

演示流程:

flowchart LR User([用户请求]) --> AI[AI分析] AI --> T1[搜索照片] T1 --> T2[分析内容] T2 --> T3[创建相册] T3 --> Result[完成] style User fill:#007AFF,color:#fff style AI fill:#5AC8FA,color:#000 style T1 fill:#FF9500,color:#fff style T2 fill:#FF9500,color:#fff style T3 fill:#FF9500,color:#fff style Result fill:#34C759,color:#fff

讲解要点:

  • 展示多工具协调的能力
  • 说明AI如何自动判断工具调用顺序
  • 强调复杂任务的一站式解决

📚 第六部分：学习资源和总结

官方资源

graph TD Resource[学习资源] --> Official[官方资源] Resource --> Video[视频教程] Resource --> Demo[示例项目] Official --> Doc[Apple文档] Official --> WWDC[WWDC 2024] Video --> V1[Framework介绍] Video --> V2[深入理解] Video --> V3[编码实践] Video --> V4[提示和安全] Demo --> Project[Foundation Lab] style Resource fill:#007AFF,color:#fff style Official fill:#34C759,color:#fff style Video fill:#FF9500,color:#fff style Demo fill:#5AC8FA,color:#000

资源列表:

推荐视频:

  1. Foundation Models Framework 介绍
  2. 深入了解 Foundation Models 框架
  3. 实际编码实践
  4. 探索设备端基础模型的提示设计和安全
  5. YouTube 分享视频 - 可作为补充参考，结合本文档内容观看，更好理解实际演示细节

深度技术分析:

实践建议

graph LR Start([开始学习]) --> Step1[单轮对话] Step1 --> Step2[结构化生成] Step2 --> Step3[实现Tool] Step3 --> Step4[业务集成] Step4 --> End([生产应用]) style Start fill:#007AFF,color:#fff style Step1 fill:#5AC8FA,color:#000 style Step2 fill:#5AC8FA,color:#000 style Step3 fill:#FF9500,color:#fff style Step4 fill:#34C759,color:#fff style End fill:#007AFF,color:#fff

🤔 第七部分：Q&A

常见问题对比

graph TB Q1[Q: 和ChatGPT的区别?] --> A1[完全本地化
无需网络
数据不出设备] Q2[Q: 可用于生产?] --> A2[需要iOS 18+
设备需支持AI] Q3[Q: 性能如何?] --> A3[性能良好
首次调用有延迟] Q4[Q: 如何测试?] --> A4[必须真机测试
模拟器不支持] Q5[Q: 成本如何?] --> A5[完全免费
无API费用] style Q1 fill:#5AC8FA,color:#000 style Q2 fill:#5AC8FA,color:#000 style Q3 fill:#5AC8FA,color:#000 style Q4 fill:#5AC8FA,color:#000 style Q5 fill:#5AC8FA,color:#000 style A1 fill:#34C759,color:#fff style A2 fill:#34C759,color:#fff style A3 fill:#34C759,color:#fff style A4 fill:#34C759,color:#fff style A5 fill:#34C759,color:#fff

讨论话题

  • 在相册业务中，哪些场景最适合使用Foundation Models？
  • 如何平衡AI能力和用户体验？
  • 如何处理模型不可用的情况？

📝 总结

关键要点总结

mindmap root((Foundation Models
关键要点)) 原生AI能力 Apple提供 iOS 18+ Apple Intelligence 隐私保护 设备端处理 数据不出设备 完全本地化 易于集成 简洁API 开发者友好 系统集成 应用场景 照片分析 自然语言搜索 智能分类 视频理解

下一步行动

graph LR A[创建Demo] --> B[选择功能] B --> C[集成AI] C --> D[收集反馈] D --> E[迭代优化] style A fill:#007AFF,color:#fff style B fill:#5AC8FA,color:#000 style C fill:#FF9500,color:#fff style D fill:#34C759,color:#fff style E fill:#AF52DE,color:#fff

相册业务应用优先级

pie title 相册业务应用优先级 "高优先级" : 3 "中优先级" : 3 "低优先级" : 2

优先级详情:

  • 高优先级: 智能照片描述生成、自然语言搜索、智能相册分类
  • 中优先级: 相似照片推荐、视频摘要生成、清理建议
  • 低优先级: 照片质量评分、自动标签生成

📎 附录：代码模板

基础会话模板

swift 复制代码 
import FoundationModels

class BasicSessionManager {  
    private let session = LanguageModelSession()  
      
    func chat(_ message: String) async throws -> String {  
        let response = try await session.respond(to: message)  
        return response.content  
    }  
}

Tool实现模板

swift 复制代码 
struct MyTool: Tool {  
    let name = "toolName"  
    let description = "工具描述"  
      
    @Generable  
    struct Arguments {  
        @Guide(description: "参数描述")  
        var param: String  
    }  
      
    func call(arguments: Arguments) async throws -> some PromptRepresentable {  
        // 实现工具逻辑  
        return "工具返回结果"  
    }  
}

结构化数据生成模板

swift 复制代码 
@Generable  
struct MyDataModel {  
    @Guide(description: "字段描述")  
    let field: String  
}

func generateData() async throws -> MyDataModel {  
    let session = LanguageModelSession()  
    let response = try await session.respond(  
        to: "生成数据的提示词",  
        generating: MyDataModel.self  
    )  
    return response.content  
}
相关推荐
ajassi20004 小时前
开源 Objective-C IOS 应用开发（二十三）.a静态库的封装和使用
ios·开源·objective-c
明远湖之鱼6 小时前
浅入理解流式SSR的性能收益与工作原理
前端·ios
白玉cfc6 小时前
【iOS】多线程基础
macos·ios
2501_915909067 小时前
iOS APP 抓包全流程解析，HTTPS 调试、网络协议分析与多工具组合方案
android·ios·小程序·https·uni-app·iphone·webview
2501_915106328 小时前
游戏上架 App Store 的技术流程解析 从构建到审核的全流程指南
游戏·macos·ios·小程序·uni-app·cocoa·iphone
非专业程序员8 小时前
精读 GitHub - servo 浏览器（一）
前端·ios·rust
2501_9160074720 小时前
iOS 压力测试的工程化体系，构建高强度、多维度、跨工具协同的真实负载测试流程
android·ios·小程序·uni-app·cocoa·压力测试·iphone
2501_916008891 天前
API接口调试全攻略 Fiddler抓包工具、HTTPS配置与代理设置实战指南
前端·ios·小程序·https·fiddler·uni-app·webview
2501_915921431 天前
iOS 开发者工具推荐，构建从调试到性能优化的多维度生产力工具链（2025 深度工程向）
android·ios·性能优化·小程序·uni-app·iphone·webview
热门推荐
01GitHub 镜像站点02BongoCat - 跨平台键盘猫动画工具03【保姆级教程】免费使用Gemini3的5种方法！免翻墙/国内直连04UV安装并设置国内源05Google Antigravity：无法登录？早期错误、登录修复和用户反馈指南06安娜的档案(Anna’s Archive) 镜像网站/国内最新可访问入口（持续更新）07Linux下V2Ray安装配置指南08今天 Cloudflare 全球事故，连 GPT 和你的网站都一起“掉线”了09全球最强模型Grok4，国内已可免费使用！（附教程）1046个Nano-banana 精选提示词，持续更新中